CVEvolve：面向非结构化科学数据处理的自主算法发现

科学数据处理常需特定算法，阻碍了缺乏计算专家的领域科学家。本文提出 CVEvolve，一种具备零代码接口的自主智能体框架，用于科学数据处理算法的自动发现。该系统结合多轮搜索策略与代码执行、评估及历史管理工具，交替进行发现与改进行动，并利用谱系感知随机采样平衡探索与利用。实验表明，CVEvolve 在多种显微成像任务中发现了优于基线且泛化能力更强的算法，展示了大模型驱动的自主算法开发潜力。