LLM4AD_Next 开源平台发布:“自动设计算法?我顺手就帮你做了“ 📅 2026/6/23 10:44:26 基于大模型的自动算法设计LLM-based Algorithm Design近年来备受关注。如何进一步降低研究者的使用门槛、增强和使用者交互性仍是关键所在。我们发布的算法设计平台LLM4AD_Next旨在成为一个趁手的工具用起来便捷流畅不折腾环境不反复造轮子一个统一的平台学习和扩展都方便同一套接口适配不同的方法和任务这一平台目前完全开源免费上手 GitHubOptima-CityU/LLM4AD_Next 在线版http://8.163.71.37/ 想先看个介绍视频LLM4AD_Next 平台介绍llm4ad-intro一、给一句需求返回你需要的算法当我们想用自动算法设计工具解决自己的问题时总有一些需要反复斟酌的地方思考和挖掘哪几行代码和逻辑可以被优化定义算法质量的评估准则写评估代码调一份动辄上百行的配置文件以获得最好的设计效果对普通用户和应用工程师而言正是这些门槛让很多人还没运行就放弃了。在「LLM4AD_Next」中你只需要用一句话说出你想做什么比如“帮我设计一个求解大规模车辆路径问题的启发式算法。”剩下的平台全会自动替你做根据你的需求从头搭建寻找一份合适的代码框架如果你已经有一份代码仓库自动从中挑出最值得升级的模块自动生成评估器、算法骨架、配置文件、调试脚本迭代进化设计出性能优秀的算法组件和框架自动检测需求并实现全程不用用户手写一行代码。二、已经有自己的代码让平台告诉你该改哪儿很多算法工程师手上都有现成的代码一份功能不够完善的项目、一段跑了好几年的程序、几百行的启发式。但你真要让 LLM 帮我再优化一下时第一个卡住的往往是「现在我需要改这个项目中的哪一部分」这件事平台也替你实现了只要给它一个仓库再写一句目标平台会替你把整份代码扫一遍给出三档候选「核心块」单点最值得改的那一段「扩展块」把核心块连同相关辅助函数一起圈进来的几个版本「备选块」仓库别处独立的、也值得改的几段。每一段都附上大模型的判断可行性、潜在收益、风险点、改进方向做成一个个可选项摆在你面前。三、算法进化过程可视化让算法设计更加透明可监控本平台让大模型不停地生成、评估、择优。你能在浏览器里实时看着演化树一层层进化出来算法性能逐步提升像看视频一样逐代回放整个进化过程点开任意一个节点看它的代码、它的得分、它从哪一代来切到「渲染」看算法跑出来的轨迹和效果切到「洞察」让大模型自动写一份分析报告告诉你这版最优算法是怎么一步步诞生的。“它来自哪一代变了哪一行为什么这一代分数会大幅波动”在 LLM4AD_Next 里都不再是黑盒。让进化的每一步都清清楚楚。本平台还内置了 VSCode 等一键打开就能看代码、改代码再让它接着进化下去。实现实时人机交互与专家经验的及时反馈。四、模块化组件不同功能自由组合一键切换如果说好用是为了降低用户使用门槛那模块化的平台构成是写给研究者的便利。一般来说自动算法设计往往由以下几个阶段循环组成形成思路 → 把思路写成代码 → 评估代码性能 → 保留或改进提出新思路LLM4AD_Next 平台把这个过程拆成了五个彼此独立、可以单独替换的组件。于是奇妙的事情发生了想跑多目标算法设计更改一个参数就好想加上反思机制写一个小小的组件接进来不同种群维护策略改一行配置就能切。这对研究者意味着什么「公平比较几乎没有成本」同一份评估器、同一份数据N 篇论文的方法可以直接横评「做新方法不用再造脚手架」worktree 隔离、断点续跑、provider 重试这些和你的研究无关的活平台都替你搭好了你只管写新的那一点点「新方法怎么接进来思路也是清楚的」能映射到这五个组件里就是一次配置映射不进去那本身就是一个值得专门发论文的新维度。我们希望它能成为这个方向的共同基座「让大家不再各自重复造轮子让每一份贡献都能叠加在前人之上。」五、多学科多任务跨领域应用我们已经在这个平台上实现了 「经典组合优化问题」车辆路径规划等 「强化学习」月球着陆器降落控制机器人姿态控制 「机器学习」神经网络架构设计 「符号回归」从科学数据中提取发现数学公式 「数学建模」为数学建模竞赛提供解决方案建议✨ 还有其他更加新奇有趣的方向如人际关系预测、生活规划等。目前平台已经提供了相关案例的模板欢迎大家参考使用。未来我们还将加入更多的应用案例也欢迎大家集思广益提供灵感。欢迎大家使用LLM4AD_Next 是一个完全开源的平台。我们希望它最终能成为这样的存在一个工程师上手没有门槛的工具一个能让研究者把新想法接上去的底座一个让所有LLM × 进化方向的探索都能在同一片土壤里生长的地方。如果你是算法 / 优化 / 运筹方向的工程师想在手上的真实问题上试一试LLM × 进化方向的研究者想把你的新方法接到一个稳定的底座上被AI 竟然能靠一句话就给出完整可运行的算法这件事打动的同好。欢迎使用我们的平台 GitHubOptima-CityU/LLM4AD_Next 在线版http://8.163.71.37/ 给我们一个「Star」让更多人看见这件事 提一个「Issue」告诉我们你在哪里被卡住了 提一个「PR」接一种新方法或者新应用 一起「Discuss」交流群二维码在 GitHub 上。欢迎大家多多关注使用提出宝贵建议。一起让自动算法设计更高效便捷