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SakanaAI、ハイパフォーマンスなAIアルゴリズム探索フレームワーク「ShinkaEvolve」をオープンソースとして公開 SakanaAIは2025年9月25日、LLMを用いて桁違いに少ないリソースでアルゴリズムを探索できる新しいフレームワーク「ShinkaEvolve」を発表、Apache 2.0ライセンスの元GitHub上に公開した。 ShinkaEvolve: Evolving New Algorithms with LLMs, Orders of Magnitude More Efficiently ShinkaEvolve: Towards Open-Ended and Sample-Efficient Program Evolution -GitHub ShinkaEvolveは、LLMを活用してさまざまな問題を解決するアルゴリズムを探索して導き出すフレームワーク
ShinkaEvolve produced algorithms that found a state-of-the-art Circle Packing solution. We introduce ShinkaEvolve, an evolutionary code optimization framework, which discovers new algorithms with LLMs and achieves unprecedented sample efficiency. In the above on the left, we demonstrate the progress of the challenging Circle Packing task, and visualize the path of evolutionary program search to th
2025年9月9日、X（旧Twitter）はソースコードの一部をGitHubに公開、これまで秘密のベールに包まれていた「For You」タイムラインがどのように作られているかが明らかになりました。本記事では、この貴重な情報をもとに、Xでより多くの人にフォローしてもらい、投稿を見てもらうための具体的な方法を、GitHubと縁がない非エンジニアでも理解できるように、分かりやすく解説します。 ※この記事のベースは、XがGitHubに公開したソースコードと周辺情報からClaudeで生成し、人が手を加えて完成させています。AIが作った記事は嫌われがちですが、有用性が高そうなこと、情報発信のスピードを優先したいことなどから、生成AIを大々的に活用しました。 Xの投稿表示システムの全体像 システムの基本的な仕組み Xの投稿表示システムとは、あなたのタイムラインに「どの投稿を、どの順番で表示するか」を決め
July 01, 2025 概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用してAIシステムを開発しています。2024年に発表した進化的モデルマージの研究では既存のオープンモデルの膨大な集合知を進化計算とモデルマージを通じて活用することに挑戦しました。一方、モデルを「混ぜてつくる」だけでなく、ChatGPTやGemini、DeepSeekのような日進月歩するフロンティアモデルを「混ぜて使う」、つまり「集合知」として活用することは考えられないでしょうか。Sakana AIはこの度、AIが効果的に「試行錯誤」し、かつ複数のフロンティアAIモデルが「互いに協力」する推論時スケーリングの新アルゴリズム「AB-MCTS（Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search）」を開発しました。ARC-AGI-2ベンチマークを用いて評価を行ったところ、本稿執
数独を解くプログラムは多数ある中で、全ての問題を解けるアルゴリズムは意外と少ない。 そこで、どんなアルゴリズムが完全に解け、計算量が妥当なのかを考えてみることにしました。
米Google傘下のGoogle DeepMindは5月14日（現地時間）、AIが自らコンピュータの計算手順やアルゴリズムを発見し、さらに進化させる新しいAIエージェント「AlphaEvolve」を発表した。AlphaEvolveの目的は、コンピュータサイエンスの基礎となるアルゴリズムや複雑な数学的課題に対する解法を、人間がゼロから開発するのではなく、AI自身が見つけ出し、最適化することにあるという。 このシステムの大まかな流れは、高速な「Gemini Flash」でアイデア候補を生成し、それを「Gemini Pro」が深く洞察して提案することで、アルゴリズムを実装するプログラムを生み出す。このプログラムを、AlphaEvolveに組み込まれた自動評価ツールが検証、実行、スコアリングすることで、アイデアを「進化」させていく。AlphaEvolveは、既にGoogle内部で多岐にわたる成
こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 1日目の記事です。 エムスリーエンジニアリンググループAI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。 今回はQdrantが開発した新しいスコアリングアルゴリズムであるBM42を簡単に紹介し、それをElasticsearch上で構築する方法とその所感をお話しします。さらに形態素解析器のSudachiを使って類似語展開やトークン修正を行ない、BM42の精度を矯正する方法を試したのでその紹介をします。 BM42の紹介に関してはQdrantの記事が最も詳しいですが、このブログでも導入として簡単に紹介します。 qdrant.tech BM25の弱点 BM42とは BM42をElassticsearchで動かす Sudachiによる矯正 モデルによっては意図しないトークンが生成される問題 表記揺れ、シノ
こんにちは。駅メモエンジニアの id:dorapon2000 です。 約半年前の 6 月 1 日にステーションメモリーズ！（駅メモ！）10 周年を記念してタイムラインと地図の切替機能をリリースしました。大変好評を頂いておりとても嬉しいです。 今回は、その機能の中で毎秒最寄り駅を計算するロジックをどのように実現しているのかについてお話します。様々なスペックの端末で遊ばれているため、可能な限りリソースを節約するような工夫をしました。堅い言い方をすれば、過去の計算情報を使った最近傍探索アルゴリズムを実装しました。 記事中のサンプルコードはTypeScript で記述しています。 2024/11/22 追記：はてなブックマークでのご指摘ありがとうございます。 ご指摘をいただいた「事前計算の時間計算量」と「基準点と現在地の距離が近すぎるとき」の説明部分を修正しております。 誤：事前計算を O(N
こんにちは👋 長く暑い夏が終わろうとしている今ですが、筆者は秋の季節を満喫しております。 LabBaseでは線形代数学の基礎を使って検索エンジンを構築していますが、レコメンド、検索アルゴリズムによく使われる王道の手法について記事を書くことにしました。 概要 線形代数学の特異値分解（SVD）の知識を活かして、原始的な画像圧縮アルゴリズムをRustで実装します。 SVDとは？ SVDは、線形代数学でよく使われる行列の分解です。行列の分解は、同じマトリックスを他のマトリックスに分けて表現することです。SVDの他に、LU三角分解、QR分解などがあります。 SVDは、あるAというマトリックスの列空間と行空間の固有ベクトルを計算して、それぞれをUとVというマトリックスに収めます。さらに、Σという対角行列に、固有値の平方根を入れます。Vの転置行列をV'と定義しますが、以下の分解になります。 Σの体格行
Collaboratively editing strings oftext is a common desire in peer-to-peer applications. For example, anote-taking app might represent each document as a single collaboratively-edited string oftext. The algorithm presented here is one way to do this.It comes from a family of algorithms called CRDTs, which I will not describe here.It'ssimilar to the approaches taken by popular collaborative te
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)２つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n)
PNGなどの画像ファイルには「メタデータ」と呼ばれる付加情報がついていることがあります。 たとえば、NovelAIやStable Diffusionなどの画像生成AIサービスで生成した画像ファイルには、「どのような設定で画像を生成したのか」という情報が付けられています。 このような情報を確認できれば、気に入った画像を生成できたときのプロンプトや設定情報を参考にできるのでとても便利です。 「メタデータ」がどのようなものかを理解することで、活用の幅が広がります。本記事ではPNGファイルのメタデータがどのような構造になっているのかを初心者でもわかるように丁寧に解説します。 後半では、実際にPNGファイルからメタデータを抜き出すPythonコードも解説していますので、アプリやツールを作ろうとしている人にも役立つと思います。
はじめに 数ヶ月前に、このツイートが目に留まりました。 非常に魅力的で、自分でも作りたいと思ったのですが、アルゴリズムや実装が公開されているにもかかわらず、実際にやっている人が少ないようでした。 そこで、本記事では、Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)を使用して、四分木の中で最も複雑な領域を分割し続けるアートの実装方法について解説します。 アルゴリズム 以下の操作を再帰的に繰り返します。 キャンバス上のすべての矩形領域の中から、最も複雑な領域を選んで四分割する。 新しくできた矩形領域において画像の複雑度(score)と平均色を求め、領域を平均色で塗りつぶす。 詳しくは元記事を参照してください。 実装 Rectクラス Rectクラスは、長方形のフレームの座標情報を保持するクラスです。 calc_areaは長方形のフレームの面積を計算するメソッドです。 class Rect:
今回は、何も知らないところからバンディットアルゴリズムを学びました。 シンプルなバンディットアルゴリズムから、各ユーザーごとに最適化するContextualBandit、順序を最適化するCascadingBanditまで解説します。 学んでいて疑問に思ったことを解消しつつ記載しています。 ソースコード https://github.com/birdwatcherYT/bandit 対象読者 バンディットアルゴリズムを理解して実装したい人 ユーザーごとにカスタマイズしたバンディットを理解して実装したい人（ContextualBandit） 順序を最適化するバンディットを使いたい人（CascadingBandit） バンディットアルゴリズム バンディットの問題設定を説明します。 スロットマシンN台がある スロットマシンの腕を引くと報酬がもらえる 累積報酬を最大化したい バンディットアル
推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった2023/8/30 LLM 有料記事 論文AIDB Research 推論能力をさらに強化するための新しい戦略『AoT（Algorithm of Thoughts）』が登場しました。この手法によって、大規模言語モデル（LLM）が「直感」に似た能力を示すようになったとの実験結果が報告されています。この発表は、マイクロソフトの研究者をはじめとする専門家によって行われました。 この研究は、推論タスクにおけるLLMの新たな可能性を広げるものであり、計算負荷の高さや効率の低さといった従来の課題を解決する方向性を示しています。 参照論文情報 タイトル：Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language Models 著者：B
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
実用的なソフトウエアを開発するにはアルゴリズムの知識は欠かせない。基礎から機械学習まで、厳選した10個のアルゴリズムをPythonによる実装とともに解説する。 ［7 動的計画法］ レーベンシュタイン距離 多くの人にとって、アルゴリズムの学習の最初の壁となるのが、「動的計画法」ではないでしょうか。動的計画法は、「問題の部分的な結果を記録・利用しながら、最終的な結果を求める」手法の総称です。クイックソートや深さ優先探索のような手法よりも、1 段か2段、抽象的な概念である点と、アルゴリズムを可視化しにくい点が、難しく感じる原因なのだと思われます。また、“動的計画法”という名称が内容に合っていないことも、動的計画法をわかりにくくしていると言えるでしょう。 しかし、多くの有用なアルゴリズムは動的計画法の手法を使っているので、避けて通ることはできません。 ここでは、動的計画法で「レーベンシュタイン距離
TL;DR 表記揺れがふくまれる検索クエリにマッチしたコンテンツを表示するための手法として、スミス・ウォーターマン法に基づくあいまい検索を実装して検索精度を向上しました。この手法は機械学習システムを使わないためメンテナンスコストが低く、その一方で速度面でも実用的な性能を持ちチューニングしやすいのが特長です。 はじめに こんにちは、ギフトモールで検索エンジンなどを開発している @samayotta です。 私たちギフトモールはプレゼントに特化したECサービスを提供しています。ギフトECにおいても、ユーザのニーズにマッチする商品を探すための検索機能は重要となります。例えば、弊社が運用しているギフトECサービスの一つであるギフトモールは、ユーザが入力する文字列の検索クエリから関連するキーワードを検出し、そのキーワードに紐づいているコンテンツ(商品、記事、etc.)を提示する検索機能を持っています
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