本研究提出了VecTrans框架，旨在解决大型语言模型（LLM）在编译器优化中的向量化挑战。该框架通过识别并重构潜在的向量化代码区域，结合编译器的精确性与LLM的适应性，显著提升了性能。实验表明，VecTrans成功向量化了46%的传统编译器无法处理的例子，平均速度提升2.02倍。