科研元优化框架：LLM 共识目标用于 3-SAT 求解器发现

Yuan-Hang Zhang 等在 arXiv 发布论文（基于论文摘要），提出将科研发现形式化为元优化，并给出“共识目标聚合”方法：用相关度加权投票组合大语言模型生成的多个目标函数，使评价标准随候选解同步演化。作者将该框架用于数字 memcomputing 机器的植入式 3-SAT 算法发现，报告共识搜索得到的领先求解器在 2,560 变量时，中位积分步数较调优基线降低超过 38 倍。作者称共识聚合可提供稳定排序并缓解奖励黑客行为；消融实验显示，固定专家目标也能发现较强求解器。

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