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超越代码生成：不断使用LLMS
长期运行的内容演变和结果分析的介绍《超出代码生成：与LLM》不断发展的文本首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学LLM的初步回应不适合您吗？您重新运行，对吗？现在，如果您要自动化……
success = false不成功：响应= strips.invoke（）成功= evaliatuate（revestion）
好吧，这样的事情。人们已经为代码执行了此操作，如果evaliate（）函数合适，则适用于非代码。如今，您可以使用LLM进行内容生成和评估。但是，等待最佳随机结果的简单循环并不总是足够好。有时，您需要修改提示。实验并混合事物，并跟踪什么有效，什么无效。沿着不同的构想路径保持打开状态……
evaloutation（） llms用于内容生成和评估。在本文中，我们将讨论Google Alphaevolve论文[2]的OpenEvolve [1]如何用于创建内容。在背景中，它采用这种“实验和混合，遵循不同的路径”方法来优化LLM提示。
OpenEvolveAlphaevolve论文使用LLMS将进化系统应用于代码生成。在我的文章《 Google's Alphaevolve：启动进化编码剂》中，阅读有关本文令人兴奋的全新结果的更多信息。从本质上讲，在适合最佳计划的生存中，计划将混合和改进。作者认为，这些进化编码剂可以实现研究突破并提出几个结果。
进化系统 Google的alphaevolve：开始使用进化编码剂由于内容可能是庞大的内容，我认为除了利用如此长期，连续的演化过程的代码外，还可能存在高价值内容创建的潜力。在本文中，我们探讨了如何将相同的技术应用于非代码用例，而LLM而不是算法则判断LLM生成的解决方案的结果。我们还dicuss如何检查结果。
高价值内容创建以外的代码 can 或 n