加州大学伯克利分校研究团队开发的进化编码智能体OpenEvolve，成功将大型语言模型转化为自主代码优化器，在混合专家模型负载平衡任务中取得重大突破。该系统通过模拟自然选择机制，使LLM能够自主探索算法空间，最终独立发现了超越人类专家手工优化的高性能算法。在实测中，经OpenEvolve优化的算法实现了LLM推理速度5.0倍的显著提升，这标志着AI驱动系统研究正式迈入能够解决复杂现实问题的新阶段。该技术突破不仅证明了人工智能在算法设计领域的巨大潜力，更为未来自动化算法工程开辟了全新路径，对分布式计算、编译器优化和高性能计算领域将产生深远影响。