**进化微调：让大模型在371个优化任务中跨域复用搜索经验**

_Evolution Fine-Tuning: Learning to Discover Across 371 Optimization Tasks_

> HuggingFace Daily Papers 推出进化微调（EFT）范式，通过15.6万条轨迹数据微调2B至9B参数的大语言模型，使其具备跨任务迭代进化能力。实验显示，该模型在22个未见任务上平均超越基座模型10.22%，并在数学猜想和GPU内核设计等复杂优化场景中展现出强大的通用发现潜力。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-07-01 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.29082)