SE2：面向自适应边缘 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 开发的自探索自演化范式

研究者提出 SE2，一种让大语言模型（LLM，Large Language Model）智能体在边缘 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 开发中自行决定工作流的自探索、自演化范式，把开发拆成检索、推理、编码、测试四种原子操作并按上下文动态选择下一步。评测中合成程序准确率最高提升 26%、资源消耗降低 28%，优于现有基线，并对未预见的边缘 AI 场景保持更强适应性。