自进化算法设计智能体：通过群体精选策略优化打破上下文进化停滞

研究者提出群体精选策略优化（PCPO），通过学习自生成算法实现参数自进化，解决算法设计智能体的上下文进化停滞。在 EDA 任务中，仅在 4 个芯片案例上训练的 8B 基础模型 PCPO 跨 16 个案例超越 OpenEvolve，表现媲美 GPT-5.5。该方法不仅降低了推理 token 成本，还在 4 个 GPU kernel 设计上比 PyTorch Eager 基线平均加速 8.27x。