optimize_anything：一种优化任意文本参数的通用 API

本文提出了一种基于大语言模型的通用优化系统，旨在通过改进由评分函数评估的文本工件来解决跨领域问题。该系统支持单任务搜索、带跨问题迁移的多任务搜索及对未见输入的泛化，在六项多样化任务中达到最先进水平。实验表明，该系统能发现使 Gemini Flash 准确率提升近三倍的 Agent 架构，生成优于 PyTorch 的 CUDA 内核，并显著降低云成本。研究证实，利用可操作的侧边信息加速收敛及多任务迁移学习是该范式的關鍵优势，统一了传统需特定领域算法的任务。