Bagaimana jika AI dapat belajar menulis kode yang dioptimalkan seperti insinyur manusia—menulangi, belajar dari kesalahan, dan menjadi lebih pintar dari waktu ke waktu? Para peneliti dari NJU, PKU, Midea-AIRC, ECNU, SYSU, RUC, dan QuantaAlpha memperkenalkan Controlled Self-Evolution (CSE). Pendekatan mereka menggunakan tiga trik cerdas: menghasilkan strategi awal yang beragam untuk mengeksplorasi lebih banyak kemungkinan, memandu mutasi dengan umpan balik alih-alih keacakan, dan mengingat menang dan kalah di berbagai tugas pengkodean. Di EffiBench-X, CSE secara konsisten mengungguli setiap baseline yang diuji dan terus meningkat dari generasi ke generasi. Evolusi Diri yang Terkendali untuk Pengoptimalan Kode Algoritmik Kertas: