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本文提出Learning-to-Optimize作为AI原生网络的缺失架构层，将优化算法重新定义为离线知识生成器，以训练代理模型，在动态环境中实现高效的实时推理。
FunL2O提出了一个统一框架，利用LLM驱动的程序演化来自动化学习优化方法中的特征函数设计，在连续和离散优化任务中均展现出优于人工设计特征的一致改进。