الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · Nature Machine Intelligence · 2026-10-01

تكتشف النماذج اللغوية الكبيرة قواعد استدلالية متكاملة للتحسين التوافقي

العنوان الأصلي: Large language models discover complementary heuristics for combinatorial optimization

يشكّل التحسين التوافقي أساسًا للقرارات في قطاعات التصنيع والخدمات اللوجستية والطاقة، لكن تصميم الخوارزميات الاستدلالية لكل صيغة جديدة يتطلب جهدًا خبيرًا يمتد لأشهر، وغالبًا ما يفشل توليد الشيفرة بنماذج اللغة الكبيرة في تمريرة واحدة. تقسّم LACE تصميم الخوارزميات إلى مخططات ومكتبة أدوات ومحفظة خوارزميات استدلالية، ثم تطوّر خوارزميات استدلالية متخصصة متكاملة ضمن حدود زمن التشغيل. وعبر 36 مسألة كلاسيكية من CO-Bench بلغ متوسط أدائها 0.945، مقابل 0.870 لأقوى طريقة سابقة قائمة على نماذج اللغة الكبيرة و0.571 للتوجيه المباشر.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →