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EvoDuet论文发布

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AI 综述

2026年9月30日，Hugging Face Daily Papers报道论文“EvoDuet：用于科学发现的网页搜索与任务求解双层协同进化”。报道称，EvoDuet是一种固定模型参数的双层优化方法，让大语言模型协同进化候选解与搜索查询，以缓解进化搜索因缺少外部知识而停滞的问题。在21个任务中，EvoDuet将OpenEvolve的normalized discovery gain用GPT-5.6-Luna从74.1%提高到78.0%，用Gemini-3.8-Flash从61.3%提高到82.3%；Qwen3.5-9B未受益。

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最新进展9月30日 08:00

EvoDuet论文登上Hugging Face Daily Papers。

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

9月30日

08:00
Hugging Face Daily Papers
EvoDuet：用于科学发现的网页搜索与任务求解双层协同进化
EvoDuet 是一种固定模型参数的双层优化方法，让 LLM 协同进化候选解与搜索查询，缓解进化搜索因缺少外部知识而停滞。在 21 个任务中，它将 OpenEvolve 的 normalized discovery gain 用 GPT-5.6-Luna 从 74.1% 提至 78.0%、用 Gemini-3.8-Flash 从 61.3% 提至 82.3%，Qwen3.5-9B 未受益。

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