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在本文中,探索了大语言模型(LLM)对元启发式算法的自主设计和改进,以解决复杂优化问题。利用LLM的庞大知识和模式识别能力建立一个框架,使这些AI系统能够以结构化格式生成新颖的元神经策略,包括伪代码和算法逻辑。
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