本研究提出了BLADE框架，旨在解决LLM驱动的自动算法发现领域缺乏标准化基准评估的问题。BLADE通过模块化和可扩展的方式，对算法进行严格的黑箱优化测试，为未来优化算法的发展提供了重要工具。

本研究提出FADE框架，旨在解决机制可解释性领域缺乏标准化评估方法的问题。通过四个指标评估特征与描述的对齐程度，量化不匹配原因，揭示自动化可解释性面临的挑战。

本研究探讨了计算病理基础模型在数据可用性、高变异性和缺乏标准化评估基准等方面的挑战，指出了关键技术的不足，并展望了未来的发展方向。