CoCoEvolve 元反思进化优化论文发布

Seung Won Wilson Yoo 等作者在 arXiv 提交论文，提出面向生产级 AI 系统的进化优化器 CoCoEvolve（Cortex Code Evolve）。其核心是元反思机制：一个代理式变异器（Cortex Code）选择性地检索完整进化历史并探测实时系统，再验证并提出变更。 基于论文摘要，作者报告的基准结果为：在 DABStep 上以 92.8% 的留出集困难样本准确率登顶公开排行榜，超过匹配条件下 Meta-Harness 的 78.4% 和 GEPA 的 30.4%；在 data-eng-bench 上将测试集求解率从 59.1% 提升至 77.4%，超过最佳基线的 73.6%；并在六项 LLM 数据管线工作负载上超过所有评估基线。

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