arXiv · cs.AI· Tal Oved, Roi Pony, Oshri Naparstek, Udi Barzelay·· 2 天前
LLM进化搜索应按Token而非提案数比较
LLM Evolutionary Search Strategies Should be Compared by Tokens
arXiv:2610.23977v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Tal Oved, Roi Pony, Oshri Naparstek, Udi Barzelay
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者重放了5个任务、3种方法的600次LLM进化搜索运行，指出按候选提案数比较会掩盖16k至39k Token的真实成本差异。匹配Token预算、给独立采样更多尝试并移除评分器利用后，进化搜索在15个任务—方法组合中的12个优势不超过5%，仅3个保留23%至28%的差距。Claude Haiku 4.5复现了类似分化，但第三种模型骨干显示优势幅度依赖模型。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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