2 repository-uri
Systems that use evolutionary computation and model generation to iteratively improve source code across languages.
Distinguishing note: Different from general code optimization or specific trading strategies; it is a general-purpose evolutionary optimizer.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Evolutionary Code Optimizers. Refine with filters or upvote what's useful.
OpenEvolve este un framework de algoritmi evolutivi care utilizează modele de limbaj mari pentru a descoperi și optimiza autonom algoritmi de programare. Funcționează ca un motor de descoperire a algoritmilor și instrument de căutare a codului, evoluând populații de programe candidate pentru a găsi implementări eficiente și optimizări specifice hardware-ului. Sistemul tratează atât codul, cât și instrucțiunile de sistem ca entități evolutive, utilizând un optimizator automat de prompt-uri pentru a rafina iterativ performanța modelului. Menține stabilitatea căutării prin gestionarea populației bazată pe nișe pentru a păstra diversitatea și utilizează un mecanism de feedback în buclă închisă care injectează erorile de runtime și log-urile înapoi în procesul de generare pentru repararea autonomă a bug-urilor. Framework-ul include, de asemenea, un orchestrator de agenți care agregă răspunsurile de la mai multe API-uri de modele folosind logică ponderată și strategii de fallback. Pentru a susține calculul științific, implementează execuția deterministă prin gestionarea unor semințe aleatorii (random seeds) consistente în toate componentele stochastice. Proiectul oferă un tablou de bord interactiv pentru vizualizarea progresului evoluției și a metricilor de performanță în timp real.
Uses an LLM-driven evolutionary process to iteratively generate and mutate code for algorithm discovery.
OpenEvolve is an open-source framework for evolutionary computation that uses language models to drive automated optimization across multiple domains. It can evolve system prompts for large language models, refine source code across programming languages, search for optimal GPU kernel configurations, discover interpretable mathematical expressions from data, and maintain diverse populations of high-performing solutions. The framework integrates multiple evolutionary strategies, including MAP-Elites diversity mapping and island-based topologies, to avoid premature convergence and preserve a wid
Using evolutionary algorithms to automatically mutate and select source code variants that improve performance or correctness across multiple programming languages.