EvoVLM

让 LLM 进化搜索自动生成更准更快的 VLM 推理程序

EvoVLM 是一个面向视觉语言模型（VLM）推理优化的开源框架，核心思路是用大语言模型引导的进化搜索自动生成多模态推理程序。传统 VLM 推理往往固定使用单一流程，导致在准确率与效率之间难以兼顾。EvoVLM 把推理过程视为可编程的搜索空间，通过 LLM 生成候选程序变体，再利用进化算法在验证集上迭代筛选，最终得到针对特定任务既准确又高效的推理管线。项目提供 Python 实现，支持接入主流视觉语言模型，可自动完成程序变异、评估与选择。适合需要为多模态任务定制推理策略的研究者和工程师，能减少手工设计推理流程的成本，并在准确率与延迟之间找到更优平衡。