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CO-Bench: Benchmarking Language Model Agents in Algorithm Search
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CO-Bench基准套件，包含36个实际组合优化问题，旨在评估大规模语言模型（LLM）在组合优化中的应用。通过与传统算法的对比，揭示了现行方法的优缺点，并指出了未来的研究方向。
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关键要点
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本研究提出了CO-Bench基准套件，包含36个实际组合优化问题。
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CO-Bench旨在评估大规模语言模型（LLM）在组合优化中的应用。
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通过与传统算法的对比，揭示了现行方法的优缺点。
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研究指出了未来的研究方向，强调了LLM在组合优化领域的潜力。
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