摘要由 AI 生成
研究人员发布 Discovery Loop 系统，利用大语言模型迭代优化算法，在 Packomania 圆填充基准测试中刷新了 10 个 N 值（101-114）的最佳记录。该系统从简单种子求解器出发，依据结果记分牌和历史方案提出改进，经独立验证器筛选后保留有效方案并剔除失败者。相比 prior records 提升幅度为 2.4%-5.4%，所有改进均在 15 次迭代内完成，总 LLM 成本为$27.72。这些结果已获 Packomania 独立认可。研究还分析了包含自适应平台检测机制在内的成本效率动态，并讨论了其对自动化科学发现民主化的影响。
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研究人员发布 Discovery Loop 系统，利用大语言模型迭代优化算法，在 Packomania 圆填充基准测试中刷新了 10 个 N 值（101-114）的最佳记录。该系统从简单种子求解器出发，依据结果记分牌和历史方案提出改进，经独立验证器筛选后保留有效方案并剔除失败者。相比 prior records 提升幅度为 2.4%-5.4%，所有改进均在 15 次迭代内完成，总 LLM 成本为$27.72。这些结果已获 Packomania 独立认可。研究还分析了包含自适应平台检测机制在内的成本效率动态，并讨论了其对自动化科学发现民主化的影响。