Dream-RSI: агент улучшает стратегию поиска решений на основе прошлых запусковGoogle опубликовала Dream-RSI - надстройку над агентами, которые ищут решения перебором: пишут код, прогоняют его через оценщик и дорабатывают лучшие варианты.
Концепт управляет стратегией исследования, решая, какие варианты развивать, сколько попыток запускать параллельно и когда остановиться. Модель, агент и оценщик при этом не меняются, самосовершенствуется только код стратегии.
МеханикаКаждый запуск сохраняется как дерево попыток, где узел хранит версию решения, диагностику и оценку.
Это дерево используется как симулятор - альтернативная стратегия проходит по записанным ветвям в другом порядке, с другой параллельностью и другими точками остановки, а результаты берутся из записей без новых вызовов агента.
Отдельный агент на базе языковой модели несколько раз переписывает код стратегии, каждую версию прогоняют по всем накопленным деревьям, и в следующий раунд уходит лучшая.
Оценка складывается из лучшего найденного результата, штрафа за число попыток и бонуса за параллельность. Прежняя стратегия тоже участвует в отборе, поэтому на записях прошлых запусков новая версия по оценке не уступает старой.
ТестыВ задаче ускорения решателя Lasso версия на Gemini 3.1 Pro снизила среднее время работы на шести отложенных наборах данных с 3587 до 2931 мс и потратила 317 вызовов агента вместо 550.
В математических задачах результат смешанный: в задаче сумм и разностей 1,145427 против 1,143975 у SimpleTES, в упаковке кругов ничья, в неравенстве автокорреляции результат хуже собственной базы.
В третьей серии агент ускорял операции нейросетей на видеокарте из набора KernelBench. Для сети VGG16 и слоя нормализации LayerNorm Dream-RSI достиг той же скорости, что и база, за в 2,43 и 1,79 раза меньшее число попыток.
Для двух связок свёртки с делением и с выбором максимума он при том же числе попыток нашёл код быстрее базового в 2,09 и 1,44 раза.
Пока доступны только статья и страница проекта с интерактивной демонстрацией.
Код и скрипты для воспроизведения Google обещает выложить позже.
Страница проектаТехотчетДемо
GitHub@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RSI #Agents #DreamRSI #Google
