## AI 自动化负载均衡算法发现 一项最新案例研究展示了 **AI驱动系统研究 (ADRS)** 的潜力，这是一种自动化算法发现的框架。研究人员使用由 OpenEvolve 提供支持的 ADRS，优化了混合专家 (MoE) 模型中的负载均衡，实现了比现有实现 **5 倍的速度提升**——并且快速且廉价（使用 Google 积分，成本低于 10 美元，耗时不到五小时）。 AI 生成的算法使用“蛇形模式”来分配负载，这是此前由人工研究人员发现的解决方案。虽然关于新颖性和潜在抄袭存在一些争议，但核心优势在于 AI 能够快速探索并呈现现有但可能被忽视的解决方案。 生成的代码可以直接使用，并通过拉取请求集成到 vLLM 项目中。这突显了 AI 协助系统研究人员的潜力，弥合知识差距并加速优化过程，即使初始问题相对简单。该团队强调了明确定义的评估器以及成功应用 ADRS 的重要性。