Publicado em 11 de julho de 2026, o ThetaEvolve é um framework de código aberto para aprendizado em tempo de teste em problemas abertos de otimização. A descrição destaca seus componentes, sem apresentar resultados quantitativos.
Publicado em 11 de julho de 2026, o ThetaEvolve é descrito como um framework de código aberto que amplia o AlphaEvolve com aprendizado em contexto e aprendizado por reforço em tempo de teste. Seu escopo são problemas abertos de otimização, nos quais agentes podem explorar soluções durante a execução.
O desenho informado usa um único LLM, um banco de programas, amostragem em lotes, penalidades preguiçosas e modelagem opcional da recompensa. A descrição não informa resultados quantitativos. Para verificar os detalhes, consulte a publicação e os materiais originais do projeto; compare a implementação e os experimentos com as afirmações resumidas aqui.