
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。
AIモデルが回答を生成する際(推論時)に、より多くの計算ステップや試行錯誤を行わせることで、難解な問題に対する正答率を高める技術。Qwen3では単純な並列生成ではなく、過去の試行から洞察を得る経験蓄積型のアプローチが取られている。

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。

2026年1月23日、Alibaba CloudのQwenチームは、最新のフラッグシップ推論モデル「Qwen3-Max-Thinking」を発表した。このモデルのリリースは、生成AI業界における「推論(Reasoning […]