硬件感知神经网络架构搜索（HW-NAS）需要在端侧设备约束下同时优化精度与推理延迟。传统超网方法（如FairNAS、OFA）需要数GPU天才能完成搜索；基于大语言模型（LLM）的NAS虽然无需训练超网、反馈更快，但存在严重的探索偏置（模式崩溃）——LLM只会在极小的搜索空间内重复生成相似结构，无法覆盖全延迟区间的最优架构。为此，本文提出PEL-NASPartitioned（搜索空间分区）+Evol

硬件感知神经网络架构搜索（HW-NAS）需要在端侧设备约束下同时优化精度与推理延迟。传统超网方法（如FairNAS、OFA）需要数GPU天才能完成搜索；基于大语言模型（LLM）的NAS虽然无需训练超网、反馈更快，但存在严重的探索偏置（模式崩溃）——LLM只会在极小的搜索空间内重复生成相似结构，无法覆盖全延迟区间的最优架构。为此，本文提出PEL-NASPartitioned（搜索空间分区）+Evol

LLMENAS是一款兼顾创新性、实用性、可复现性的NAS算法，其核心价值不仅在于实现了性能和效率的突破，更在于提出了一种全新的LLM与进化计算的协作方式。论文中的核心图表（Fig.1-Fig.5）层层递进，从框架设计、问题解决、超参优化到泛化能力，完整验证了算法的有效性，也是理解该论文的关键。对于开发者和研究者而言，LLMENAS的开源代码和平民级复现成本，让其成为NAS领域值得深入学习和二次开发