AI，不仅在使用算法，更在创造算法。 其创造的新算法甚至比人类的还要快5倍。 加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过"生成—评估—改进"的迭代循 环，实现算法的持续优化。 基于现有的开源ADRS框架OpenEvolve，团队在多个领域的案例研究表明，其发现的算法显著优于人类设计算法，实现了高达5倍的运行效率提升或26% 的成本降低。 | Task & SOTA Publication | Objective | Result vs. SOTA / Baseline | Time / Cost | | --- | --- | --- | --- | | Telemetry Repair | Repair buggy network telemetry | +9% better counter repair score, +30% higher | 8h (300 iters). | | Krentsel et al. (2024) | counters and calibration. | confiden ...