Kernaut：用 coding agent 自动发现核函数，22–58% LLM 生成核跨规模失效

Kernaut利用 coding agent 自动发现机器学习模型的核函数，并缓解 LLM 生成核在规模或维度变化后失效的问题。实测显示，22–58% 通过简单数值检查的 LLM 生成核跨规模失效；该方法结合构造契约、质量多样性 archive 与新颖性筛选，发现的核可迁移到黑盒优化和酶动力学等未见任务，无需再次调用 LLM，且保持为人类可读、可改进的可解释程序。