GODEGEN. ЕВОЛЮЦІОНУЄ, НЕ НАВЧАЄТЬСЯ. ГЕНЕТИЧНІ АЛГОРИТМИ, ЩО АВТОНОМНО ОПТИМІЗУЮТЬ ШІ-СИСТЕМИ.
GODEGEN — це еволюційний двигун оптимізації для ШІ-систем. Він розглядає конфігурацію ШІ як геном — мутує, оцінює та відбирає найкращі параметри впродовж поколінь. Без ручного налаштування. Без здогадок. Природний відбір для штучного інтелекту.
Проблема
Статичні конфігурації ШІ деградують з часом. Те, що працює сьогодні, може не працювати завтра, коли кодова база зростає, вимоги змінюються та з'являються нові патерни. Ручне налаштування повільне, суб'єктивне та не масштабується.
Як оптимізувати ШІ-систему, що працює автономно, виконує сотні завдань без людини в контурі? Ви не налаштовуєте її. Ви еволюціонуєте її.
Еволюція, не навчання
GODEGEN розглядає конфігурацію ШІ як геном з 6 генів. Кожне покоління система мутує параметри, оцінює результати за 25-вимірною матрицею якості та відбирає найпристосованіші конфігурації. Біологічна аналогія точна: гени несуть риси, мутація вводить варіацію, відбір зберігає те, що працює, а покоління акумулюють покращення.
Як ШІ формулює ланцюг міркувань, структурує контекст та підходить до декомпозиції задач. Еволюціонує до патернів, що дають якісніший результат.
Мінімальні стандарти для покриття тестами, складності коду та бар'єрів рев'ю. Надто суворо — марнує ресурси. Надто м'яко — деградує результат. Еволюція знаходить оптимум.
Переважні архітектури, структури модулів, конвенції найменування та підходи до реалізації. Відбираються з патернів, що проходять рев'ю та знижують дефекти.
Компроміс між креативністю та точністю в генерації ШІ. Вищі значення досліджують нові рішення. Нижчі — використовують перевірені підходи. GODEGEN знаходить правильний баланс для кожного типу задачі.
Яку модель ШІ використовувати для якого завдання. Вартість, затримка та якість відрізняються між провайдерами. Еволюція автоматично знаходить оптимальне відображення модель-задача.
Скільки контексту включати, що пріоритизувати та коли обрізати. Замало контексту — пропускає залежності. Забагато — марнує токени. Еволюція оптимізує вікно.
Адаптивний тиск
GODEGEN саморегулює швидкість еволюції за правилом успіху Рехенберга 1/5. Якщо більше 1/5 мутацій покращують пристосованість, частота мутацій зростає — простір пошуку перспективний, тому дослідження агресивніше. Якщо менше 1/5 успішні, частота зменшується — використовуйте поточну найкращу конфігурацію. Система автоматично балансує між дослідженням та використанням.
Коли пристосованість стагнує, GODEGEN запускає сплеск мутацій високої частоти для виходу з локальних оптимумів.
Геноми, що не відбираються, втрачають пристосованість кожне покоління, запобігаючи застарілим конфігураціям.
Кожен ген має власну частоту мутацій, що адаптується незалежно на основі його внеску в покращення пристосованості.
Результати
Покращення оцінки якості виміряне за 2 тижні автономної роботи в Night Shift. 25-вимірна SOTA-матриця включає 5 темпоральних вимірів.
Опубліковані дослідження
GODEGEN представляє фреймворк генетичної оптимізації для автономних систем ШІ-розробки. Кодуючи конфігурацію агента як мультигенний геном та застосовуючи еволюційні стратегії з адаптивним мутаційним тиском, система досягає безперервного самовдосконалення без втручання людини. Оцінений за 25-вимірною матрицею якості, включаючи 5 нових темпоральних вимірів, GODEGEN демонструє покращення якості на +14.3% порівняно зі статичними базовими лініями.
НЕ НАЛАШТОВУЙТЕ ВАШ ШІ. ЕВОЛЮЦІОНУЙТЕ ЙОГО.
ДОСЛІДЖУЙТЕ ПУБЛІКАЦІЇ
Читайте опубліковану статтю про еволюційну оптимізацію ШІ. Дивіться, як GODEGEN забезпечує автономне самовдосконалення Night Shift.