サイエンス
AIがAIアルゴリズムを自ら設計：Claude Codeが40ドルで発見した推論コスト7割削減の手法とは
AutoTTSは、LLMの推論コストを削減するため、制御アルゴリズムの探索自体をAIに委ねるという発想で開発された。Claude Codeを探索エージェントとして活用し、わずか39.90ドルでトークン使用量を約70%削減するアルゴリズムを自律発見した。この低コストは、AIによるアルゴリズム発見が個人研究者やスタートアップにも開かれつつあることを示している。
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FunSearch
Overview
最終更新: 2026年7月9日Google DeepMindが発表した、事前学習済みLLMを利用して数学的・アルゴリズム的な新知見をプログラム形式で検索・発見する手法。進化的アルゴリズムとLLMを組み合わせ、評価関数に基づいてプログラムを反復的に改善する。組み合わせ最適化問題などで、人間が知らなかった新しい解法を発見する成果を上げている。
Mentioned Articles
1 件External Mentions
9 件- arXiv Project Auto-World: Towards Automated Benchmarking of Neural Relational Reasoners
- arXiv Effective Harness Engineering for Algorithm Discovery with Coding Agents
- arXiv Graph-Grounded Optimization: Rao-Family Metaheuristics, Classical OR, and SLM-Driven Formulation over Knowledge Graphs
- arXiv Rethinking Code Similarity for Automated Algorithm Design with LLMs
- arXiv The Art of Being Difficult: Combining Human and AI Strengths to Find Adversarial Instances for Heuristics
- arXiv Beyond Algorithm Evolution: An LLM-Driven Framework for the Co-Evolution of Swarm Intelligence Optimization Algorithms and Prompts
- Hacker News Fsearch, a fast file search utility for Unix-like systems
- Hacker News FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using LLMs
- Hacker News Lisp, Smalltalk, and the Power of Symmetry (2014)