一个算法让LLM创新能力暴增，原来是AI学会了进化

文章摘要

【关 键 词】 LLM、进化算法、创意设计、新颖性、多样性

实验结果表明，Lluminate在纹理动画和时钟设计领域显著提升了新颖性。研究者通过比较不同配置的最终种群新颖性和基因组长度，发现使用进化提示词模式的变化（variation）比创造（creation）产生的结果更加多样化。此外，特定创意策略在不同领域中表现出不同的有效性。例如，替换模板在纹理动画生成中表现出色，而概念混合在网站生成中表现更好。

研究者还总结了一些关键洞察。首先，形式化的创造性思维策略显著提高了新颖性指标。其次，修改现有artifact比从头生成新artifact产生的结果更加多样化。第三，特定策略在特定领域中表现更优。第四，将来自多个解决方案的元素组合在一起产生了最高的新颖性分数。第五，更复杂的artifact在隐含空间中探索了更多新颖的领域。第六，更高的推理水平并没有显著增加多样性，尽管它可能会提高质量。最后，种群摘要可以持续提高性能，突出了进化上下文的重要性。

Lluminate算法为辅助式创造性探索提供了新的可能性，展示了进化计算与LLM结合在生成创新性视觉艺术方面的潜力。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 1538字 | 7分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

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