本文提出了一种生成式端到端求解器，针对黑箱组合优化问题，旨在提高样本效率和解的质量。该方法基于退火算法，训练神经网络以建模玻尔兹曼分布，并在有限和无限查询预算下验证其在组合任务中的表现。