自动化发现没有普遍优越的框架

自主发现系统常被视为通用框架，实则由多种设计选择复合而成。本文系统分解了类 OpenEvolve 的进化搜索与 TTT-Discover 框架，在 12 个模型 - 问题对上评估了 30 种预算匹配的框架。结果表明，不存在普遍优越的固定框架，其选择应视为超参数。研究进一步发现早期进展可预测最终性能，据此提出一种自适应分配策略：启动多个框架，剪枝弱运行并重新分配算力给强者，显著优于固定或静态集成方法。