LLM-Guided Evolution for Medical Decision Pipelines
LLM 引导的进化搜索优化医学决策管道
🧭 LLM 引导的进化优化与医学决策管道 ★ 深度解读
Sber AI Lab · AIRI
利用 LLM 引导的 MAP-Elites 进化算法在推理阶段自动发现超越人工设计的医学分诊、交互问诊和图像分类策略，无需微调模型。
📌 工作参考价值（4 点）
- 程序级搜索代替手工调参：将业务决策管道（如推荐排序、出价策略、Agent 对话流）设计为可执行的 Python 模块，以 LLM 作为 mutator 自动变异 prompt、控制逻辑、投票规则等，而不仅是调整单个 prompt，可迁移到电商 Agent 的策略自动优化。
- 安全/业务目标下的适应度设计：借鉴论文中分诊任务的不对称加权适应度（高代价错误如漏召、低召回加权更高），在推荐场景中可为关键指标（如转化、高价值商品召回）赋予更高权重，同时约束输出合规性（如 JSON 格式）作为准入条件。
- 推理时进化代替模型微调：在冻结模型上通过进化搜索优化策略，降低计算成本，适合频繁变更的业务规则或个性化策略迭代，例如对已部署的推荐 Agent 做安全策略补丁。
- 交互式场景的成本-质量前沿探索：通过 MAP-Elites 在对话轮次/ token 消耗与准确性之间找到帕累托前沿，可复用于电商客服 Agent 的对话策略优化，实现低延迟高满意度的自适应询问与响应。