调研180多篇论文，这篇综述终于把大模型做算法设计理清了
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原文中文，约6400字，阅读约需16分钟。
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内容提要
AIxiv专栏报道了2000多篇关于大语言模型（LLMs）在算法设计中的应用，研究表明LLMs显著提升了算法设计的自动化与创新，涵盖优化和机器学习等领域。本文系统回顾了LLM4AD的研究现状、分类及未来方向，强调了LLMs在算法设计中的潜力与挑战。
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关键要点
- AIxiv专栏报道了2000多篇关于大语言模型（LLMs）在算法设计中的应用。
- 研究表明LLMs显著提升了算法设计的自动化与创新，涵盖优化和机器学习等领域。
- 本文系统回顾了LLM4AD的研究现状、分类及未来方向，强调了LLMs在算法设计中的潜力与挑战。
- 算法设计在工业、经济、医疗和工程等领域中至关重要，传统方法繁琐且耗时。
- 大型语言模型（LLMs）在算法设计中取得显著进展，展示了其在改进算法设计过程中的潜力。
- 本文提供了对LLM4AD的系统综述，涵盖现有研究、分类、挑战和未来方向。
- LLM4AD的多维度分类包括LLMs的作用、搜索技术、提示策略和应用领域。
- 当前LLM4AD领域缺乏系统性综述，本文旨在填补这一空白。
- LLM4AD的研究活动显著增加，尤其是在近一年。
- LLM4AD的论文主要来自美国和中国，显示出广泛的研究兴趣。
- LLM4AD论文按照大模型的结合方法可分为四个范式：优化算子、结果预测、特征提取和算法设计。
- 通过搜索方法框架调用大模型能显著提升算法设计效率和效果。
- 提示词设计在LLM4AD中至关重要，超过80%的研究使用未经特定微调的预训练模型。
- LLM4AD的主要应用领域包括优化、机器学习、科学发现和工业。
- 未来研究方向包括开发领域特定的LLMs、探索多模态LLMs、促进人与LLM的互动等。
- 全自动算法设计面临生成新算法思想和创建复杂代码的挑战。
- 缺乏对基于LLM的算法设计的系统和科学的标准评估手段，未来需要更多基准测试。
- 本文为学术界和工业界的研究人员提供了理解和使用LLM进行算法设计的框架。
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