NextEval：智能体驱动的无导数优化求解器与基准

2026年10月28日，arXiv 人工智能板块发布 Shuo Chen 等作者的报道，提出 NextEval 求解器与配套的 NextEval Bench 基准。据该报道，NextEval 是由大语言模型（LLM）智能体驱动的无导数优化（DFO）求解器，通过调用数值工具分析历史评估、配置参数并分配评估预算，从而在有限预算下选择评估点。配套的 NextEval Bench 在相同数值工具、匹配评估预算与信息约束下比较不同智能体配置。报道称，在低维 DFO 问题上，NextEval 的函数评估效率优于当前最优 DFO 基线。目前事件进展停留在该篇主报道所披露的求解器设计、基准设置与低维问题上的效率比较结果，尚无后续跟进报道，也未出现与早先报道在数字、时间或说法上的矛盾。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。