This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Обычные эволюционные алгоритмы похожи на brute-force: им нужны тысячи выборок, чтобы найти хорошее решение.
ShinkaEvolve, вдохновлённый принципами природы (*shinka* — «эволюция» по-японски), решает задачи всего за сотни попыток.
Пример: в классической задаче упаковки кругов (разместить несколько кругов так, чтобы они не перекрывались и при этом занимали как можно меньше места или максимально эффективно заполняли заданную область) ShinkaEvolve нашёл новое SOTA-решение, использовав 150 выборок, тогда как прошлым методам требовались тысячи.
1️⃣ AIME Math Reasoning - система создала новые агентные шаблоны (scaffolds), которые оказались сильнее существующих методов.
2️⃣ Соревновательное программирование (ALE-Bench) - улучшила готовые решения и подняла результат с 5-го до 2-го места в рейтинге.
3️⃣ Обучение LLM - открыла новую функцию потерь для MoE-моделей, что помогло экспертам лучше специализироваться и снизило perplexity моделей.
⚙️ Основные инновации, которые дают такой прирост эффективности:
- умный отбор родителей, балансирующий исследование новых идей и улучшение старых;
- фильтрация по новизне, чтобы не тратить ресурсы на повторные варианты;
- ансамбль из нескольких LLM, где bandit-алгоритм в реальном времени выбирает наиболее подходящую модель для задачи.
ShinkaEvolve открыт для сообщества и задуман как универсальный помощник для учёных и инженеров. Цель команды — сделать поиск новых решений быстрее и доступнее.
🔗 Блог: https://sakana.ai/shinka-evolve/
🔗 Код: https://github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve
📄 Репорт: https://arxiv.org/abs/2509.19349
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #EvolutionaryAI #ShinkaEvolve #OpenSource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥86❤63👍21💘1