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介绍LPES，一种层特定位置嵌入缩放方法，通过使用贝塞尔曲线的遗传算法为每层分配不同的缩放因子，缓解LLM中的“中间丢失”问题，无需微调或增加延迟即可实现高达11.2%的准确率提升。

一位开发者将其AI约会助手升级到Fable，详细介绍了由代理式AI智能体组成的复杂架构，这些智能体负责抓取社交媒体资料、进行OSINT信息增强、对匹配对象进行评分，并使用遗传算法进行优化。

本文提出了一种混合WGAN-GA方法，用于优化生成图拓扑，通过遗传算法纠正基于GAN生成的图中残留的结构偏差，提高合成图生成和数据增强的真实性。

ToolMol是一个进化式智能体框架，结合了多目标遗传算法和基于LLM的操作符，用于设计小分子药物，在多个蛋白质靶点上实现了最先进的结合亲和力和类药性。

GEPA 是一款提示优化器，利用自然语言反思从试错中学习，在多个任务中，以多达 35 倍的更少 rollout 次数超越了 GRPO 和 MIPROv2 等强化学习方法。