- Google DeepMindが最新の研究論文で「Mind Evolution」を導入
- 推論時間スケーリング技術は大きなテーマであり、AI研究所が異なるアプローチで取り組む
- Mind Evolutionは、大規模言語モデル（LLMs）の最適化を図る手法で、検索と遺伝的アルゴリズムに依存
- 候補解の生成、評価、選択、交叉、突然変異を繰り返し、最適解を見つける
- Mind Evolutionは自然言語空間で解を進化させることに焦点を当て、形式的な空間を回避
- 他の手法よりも高い成功率を達成し、特に複雑なタスクにおいて優れた性能を示す
研究論文では、Mind Evolutionが他の手法に比べて優れた成果を示し、特にタスクが難しくなるほど優れた性能を発揮することが確認されました。自然言語空間で解を進化させる手法は、形式的な空間を回避することでタスクの形式化に必要な労力と専門知識を軽減しました。また、他の手法と比較してコスト効率的であり、自然言語計画問題の解決において有用であることが示されました。