摘要
本文提出了五个经典拉姆齐数的改进下界，成果由基于大语言模型的代码变异代理 AlphaEvolve 实现。该代理不仅刷新了多项纪录，还成功复现了所有已知精确值的拉姆齐数下界，并在许多其他案例中匹配了最佳已知结果。不同于以往针对特定问题定制搜索算法的做法，AlphaEvolve 作为一个单一的元算法，能够自动生成适用于各类结果的搜索算法，展示了 LLM 在自动算法发现与自我进化方面的强大潜力。
AI 推荐理由
论文核心提出基于 LLM 的代码变异代理 AlphaEvolve，通过自我进化生成算法解决数学难题。
研究机构
加州大学伯克利分校, Google DeepMind
Google
Google DeepMind
论文信息