北京
45支全球顶尖队伍同台，首次设立的AI赛道只认一条硬标准：AI调优的求解器必须跑赢最优的非AI求解器，否则拿不到奖。华为诺亚方舟实验室、华为云天筹AI求解器团队和华中科技大学John Hopcroft计算中心组成的联合团队，拿下了这个赛道的SAT组冠军。
这不是一次普通的比赛夺冠。SAT问题在计算复杂性理论里被称为「珠穆朗玛峰」，从硬件验证、软件测试到密码学分析与AI规划，SAT求解器早已是自动驾驶、EDA芯片设计等产业研发中的核心引擎。而SAT Competition由SAT Conference组织，办了二十多年，以开源、严谨、可复现的评测体系著称，获奖求解器往往直接成为学界与工业界的标准工具，被国际顶级公司采用投入生产环境。
AI赛道为什么难拿
2026年的这届比赛首次设立AI赛道，规则卡得很死：AI调优的求解器必须在性能上超越最优非AI求解器，才能获奖。这意味着AI不能只做辅助优化，必须带来真实、可量化、可验证的算法性能提升。
换句话说，过去那种「AI帮忙推荐几个参数」的玩法，在这条赛道上不算数。赛事本身也由此从人工算法设计，迈入「经典算法+AI融合创新」的新阶段。
华为联合团队的解法，是搭建一条SAT求解器专用的算法自调优流水线，依托华为云天筹决策智能引擎和AI算法自动设计技术，把专家知识注入、多智能体协同、经验高效沉淀、多维度多尺度算法评估等能力集成到一起，再靠分布式算力集群做高速算法评测打分，打通全代码仓的自动化算法设计链路。
AI在这里的角色变了。它不再只是参数推荐或辅助开发工具，而是深入参与求解器的算法生成、代码演化、性能评测与策略优化全过程。针对各类全新未见数据集，这套流程都能给出稳定、可复现的求解性能提升。
让算法自我演化的四个能力
支撑这次夺冠的算法自动设计能力，来自华为和城大张青富教授团队联合开发的开源算法设计平台LLM4AD_Next。该平台融合算法自动设计方向的最新成果，覆盖四项核心能力。
- 自动算法构建：依托大模型驱动算法自主探索，通过自然语言输入完成算法构思、代码生成、迭代筛选与效果评估，无需人工编写完整算法逻辑。系统结合进化式搜索不断生成候选方案，自动淘汰无效版本。本次SAT竞赛中，这套能力用于SAT求解器策略的自动演化，挖掘出超越人工调优的求解方案。
- 独立记忆管理：搭载华为诺亚自研的记忆管理平台「MindMemOS」，留存任务灵感、项目场景先验以及跨任务通用算法范式，沉淀试错过程中的成功经验与失败教训。在SAT求解器迭代过程中，系统记录不同实例集上调优策略的优劣，后续遇到同类问题可直接复用历史经验，减少重复评测开销。
- Skill轻量化部署：将经过验证的算子、算法模块封装为可复用技能单元，后续任务直接调用、重组组件，不必每轮从零构建全部代码。随着项目迭代，技能库不断沉淀扩充，大模型可基于已有组件做组合创新与二次优化。目前已支持10类自动算法设计方法的Skill化部署。
- 自动科研平台：打通从问题定义、算法搜索、基准对比、结果归纳到论文撰写的完整科研链路，基于开源自主科研智能体AutoResearchClaw的23阶段端到端科研流水线，并针对其在算法设计上的短板做了改进。
其中自动科研平台的改进思路值得单独说一句：团队把LLM4AD_Next集成进AutoResearchClaw，在代码定稿前，先让LLM4AD_Next尝试改进其中的核心算法，再用原实验的评测方法逐一验证。只有成绩确实更好的版本才会替换原算法，没有变好就保持原样。
这套平台面向高校学生、科研人员以及广大算法开发者，目标是让更多人借助「让算法自我演化」的工具，把想法更快变成可验证的结果。目前平台已开源开放，提供在线体验和GitHub下载两种方式。
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