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EvoTest 引入了 J-TTL，一个衡量智能体测试时学习能力的基准，并提出了一个进化框架，其中 Actor 智能体玩游戏，而 Evolver 智能体在不进行微调的情况下迭代改进系统的提示、记忆和超参数。该方法在基于复杂文本的游戏中表现出优于基于反思和记忆的基线方法的性能。
DeepMind发布AlphaEvolve，这是一个由Gemini驱动的AI智能体，它将大型语言模型与自动评估器相结合，能够发现并优化用于数学和实际计算问题的算法，提高数据中心、芯片设计和AI训练的效率。
本论文证明了在代码上训练的大型语言模型可以显著增强遗传编程的变异算子，使得能够在 Sodarace 领域中生成数十万个功能性 Python 程序用于机器人设计，且无需预训练数据。该方法称为演化通过大型模型（ELM），将 LLM 与 MAP-Elites 相结合，为上下文特定的制品生成引导新的条件模型。