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arXiv 预印本发布 AgenticBBO-Bench 基准测试 LLM 智能体黑盒优化能力
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事件综述
2026 年 10 月 11 日，arXiv 预印本推出 AgenticBBO-Bench，旨在统一评估大语言模型（LLM）智能体在有限预算下的黑盒优化（BBO）能力。该基准涵盖合成函数、超参数优化（HPO）、数据库调优、芯片设计与分子设计五大领域，构建了跨领域的标准化测试环境。研究通过统一的有限预算设定，考察智能体在真实世界复杂优化任务中的表现，填补了现有基准多聚焦单一领域或缺乏预算约束的空白，为后续 LLM 智能体在科学发现与工程设计中的优化应用提供了通用评估依据。
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最新进展10月11日 19:55
arXiv 预印本正式发布 AgenticBBO-Bench，覆盖五大领域统一评估 LLM 智能体黑盒优化能力。报道时间线
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10月11日
- AI × 生物医药AgenticBBO-Bench 跨五大领域基准测试 LLM 智能体黑盒优化能力
arXiv 预印本推出 AgenticBBO-Bench，在合成函数、超参数优化、数据库调优、芯片设计和分子设计五大领域统一有限预算评估智能体黑盒优化。
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