¿Y si la IA pudiera aprender a escribir código optimizado como un ingeniero humano—iterando, aprendiendo de los errores y volviéndose más inteligente con el tiempo? Investigadores de NJU, PKU, Midea-AIRC, ECNU, SYSU, RUC y QuantaAlpha presentan la Autoevolución Controlada (CSE). Su enfoque utiliza tres trucos inteligentes: generar estrategias iniciales diversas para explorar más posibilidades, guiar mutaciones con retroalimentación en lugar de aleatoriedad, y recordar tanto las victorias como las derrotas en diferentes tareas de codificación. En EffiBench-X, CSE supera consistentemente a todas las referencias probadas y sigue mejorando generación tras generación. Autoevolución controlada para la optimización de código algorítmico Papel: