EvoDuet 让大模型在进化搜索中按知识缺口检索网页，在 21 项优化任务上把 OpenEvolve 的归一化发现增益从 74.1% 提到 78.0%（GPT-5.6-Luna）、从 61.3% 提到 82.3%（Gemini-3.8-Flash），并在 8 项任务上超过此前最好成绩
该工作提出 EvoDuet，一种在模型参数固定的前提下让解与网络搜索查询双层协同进化的方法：每轮由基于知识缺口的检索门决定检索新文档、复用已存文档或不检索，内层循环按“假设证据评分”预测文档能带来的解分数并据此改写查询，外层循环并行生成候选并把评估结果写回搜索数据库；在 21 项优化任务、每轮一个候选的设置下，它把 OpenEvolve 的归一化发现增益从 74.1% 提升到 78.0%（GPT-5.6-Luna）、从 61.3% 提升到 82.3%（Gemini-3.8-Flash），Qwen3.5-9B 未获益，最佳运行在 8 项任务上超过此前报告的最好成绩、3 项持平，并在 Sums/Diffs 与 Denoising 上同