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Back사카나AI의 신카이볼브(ShinkaEvolve), 진화로 AI 연구 혁신할까요?
사카나AI는 탐색-활용 균형 및 창의성 판정을 통해 LLM 연구의 비효율성과 고비용 문제를 해결하고 AI 설계 및 연구 효율을 혁신적으로 높인 오픈 소스 프레임워크 **'신카이볼브(ShinkaEvolve)'**를 공개했습니다.
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"사카나AI의 신카이볼브(ShinkaEvolve), 진화로 AI 연구 혁신할까요?"
사카나AI가 LLM(대형언어모델) 연구의 판도를 바꿀 새로운 오픈 소스 프레임워크, '신카이볼브'를 선보였습니다.
이 기술은 기존 방식의 낮은 효율성과 높은 비용 문제를 해결하며, AI 연구와 설계의 효율성을 크게 높였다고 하네요.
인상적인 점은 '탐색-활용 균형'(parent sampling) 기법입니다.
이는 기존 해법을 활용하면서도 새로운 아이디어를 발굴해낸다고 해요.
신카이볼브는 불필요한 평가를 줄이는 '창의성 판정'을 적용하여 방대한 샘플링 비용을 절감합니다.
예를 들어, '서클 패킹 문제'에서는 단 150번의 시도만으로 새로운 해법을 찾아냈습니다.
이는 훨씬 효율적인 접근 방식으로, 초기 위치 설정부터 최적점 발견까지 다양한 기법을 결합한 결과랍니다.
그 외에도 수학 문제 해결 분야와 경쟁 프로그래밍에서도 뛰어난 성과를 거두었으며,
AI 기반 연구의 가능성을 크게 넓혔다는 평을 받고 있습니다.
사카나AI는 "신카이볼브가 과학자와 엔지니어에게 있어 필수 도구가 될 것"이라고 강조하며,
앞으로도 발전을 멈추지 않겠다고 합니다.
과학과 AI의 조화가 만들어낸 이 혁신을 함께 지켜보세요.
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원문 링크: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=202829`
