llm-driven

SMCEvolve 提出了一种原则性框架，用于 LLM 驱动的程序演化，通过将其重新表述为使用序贯蒙特卡洛从奖励倾斜分布中采样。它提供了收敛保证，并在多个科学发现基准测试中优于现有方法。

DataFlow是一个LLM驱动的框架，用于自动化数据准备和工作流工程，具备近200个可复用算子和六个领域通用流程，可在数学、代码和Text-to-SQL等任务上提升LLM性能。