Machinelearning

⚡️ Sakana AI представили: ShinkaEvolve — новый open-source фреймворк для научных открытий, который использует LLM и работает на порядки эффективнее традиционных эволюционных систем. 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. 📌 Применения ShinkaEvolve: 1️⃣AIME Math Reasoning - система создала новые агентные шаблоны (scaffolds), которые оказались сильнее существующих методов. 2️⃣Соревновательное программирование (ALE-Bench) - улучшила готовые решения и подняла результат с 5-го до 2-го места в рейтинге. 3️⃣Обучение 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