利用大型语言模型进行算法进化，能够自动生成优化算法，减少人工专家和领域知识的需求，在解决推销员旅行问题方面表现优异，具有出色的可伸缩性，与先前的利用语言模型作为搜索操作符的尝试大不相同。

Nov, 2023

本文介绍了一种协作设计框架，将交互进化和大型语言模型相结合，模拟典型的人类设计过程，并在三个远程人类设计师的游戏设计任务中对该框架进行了评估。

Feb, 2023

通过利用大型语言模型的指导进化框架，研究证明了机器学习模型的自主进化和增强设计的潜力。

Mar, 2024

基于大型语言模型（LLMs）和进化算法（EAs）的优势和互补性，本文提出了一篇综合综述和展望性的论文，将它们的相互启示分为 LLM 增强进化优化和 EA 增强 LLM 两个方面，并介绍了一些整合方法来论证在各种应用场景中 LLMs 与 EAs 的融合。这篇论文是围绕 LLMs 时代的 EA 研究的首个综合综述，为了解和利用 LLMs 与 EAs 之间的协作潜力奠定了基础，并提供了挑战和未来方向的指导。

Jan, 2024

演化计算（EC）是一种强大的优化算法，已在各个领域得到应用。大型语言模型（LLMs）的出现不仅改变了自然语言处理，还将其能力扩展到各个领域。通过利用 LLMs 的丰富知识和自适应能力，我们提供了一个前瞻性的概述，介绍了 LLMs 对 EC 可能带来的改进，重点关注算法本身、种群设计和其他增强措施。这为 LLMs 和 EC 交叉研究的未来方向提供了一个有希望的方向。

May, 2024

通过连接大型语言模型和进化算法，本论文提出了一种用于离散提示优化的新框架 ——EvoPrompt，极大地提升了语言理解和生成任务中大型语言模型的表现，并展示了语言模型与传统算法结合的协同效应。

Sep, 2023

用大型语言模型（LLM）进行演化代码的算法最近才出现在遗传编程（GP）领域中。我们提出了 LLM GP，这是一种基于 LLM 的形式化演化算法，旨在演化代码。与 GP 类似，它使用进化算子，但其设计和实现与 GP 截然不同，因为它利用了 LLM 的提示和 LLM 的预训练模式匹配和序列完成能力。我们还提供了 LLM GP 的演示级变体及其代码。通过涵盖从形式到实践的算法，我们涵盖了设计和 LLM 使用的考虑因素，以及使用 LLM 进行遗传编程时出现的科学挑战。

Jan, 2024

融入大型语言模型的进化算法为分子发现问题的优化提供了一个优越性能的解决方案，通过重新设计进化算法的交叉和变异操作，利用大型化学信息语言模型进行大规模的实证研究，在单目标和多目标环境中，对于性能优化、分子重发现和基于结构的药物设计等多个任务表现出优于基线模型的优越性能，提高了最终解的质量和收敛速度，同时减少了所需的目标评估次数。

Jun, 2024

该研究论文探讨了大型语言模型在零样本优化方面的能力，介绍了一种基于语言模型的进化优化方法（LEO），并通过数值示例验证此假设的有效性。同时，论文还提出使用大型语言模型时需要小心处理其想象性和产生幻觉的特点，并给出了获取可靠答案的实用指南以及讨论了方法局限和潜在的研究方向。

Mar, 2024

利用大型语言模型（LLMs）的世界知识和推理能力，本研究提出了一种反馈循环机制，有效地调整进化策略（ES）参数，并通过调整 ES 参数的迭代循环过程，演示了利用 LLMs 改进 ES 算法性能的可行性。

May, 2024