Автор: Денис Аветисян
В статье представлена инновационная система, использующая возможности искусственного интеллекта для направленной эволюции алгоритмов и автоматической оптимизации конвейеров машинного обучения.
LoongFlow объединяет LLM-управляемую эволюцию с когнитивным планированием, выполнением и обобщением для достижения передовых результатов в области алгоритмических открытий и оптимизации машинного обучения.
Несмотря на прогресс в области больших языковых моделей, их применение в задачах самообучения часто страдает от неэффективности поиска и преждевременной сходимости. В данной работе представлена система LoongFlow: Directed Evolutionary Search via a Cognitive Plan-Execute-Summarize Paradigm, использующая когнитивный подход «Планирование-Исполнение-Обобщение» для направленной эволюции решений. LoongFlow демонстрирует превосходство над существующими методами в задачах открытия алгоритмов и оптимизации конвейеров машинного обучения, сочетая эволюционный поиск с возможностями рассуждений, предоставляемыми LLM. Может ли подобный симбиоз интеллекта и автоматизированного поиска открыть новые горизонты в автономных научных исследованиях и генерации экспертных решений?
Пределы Случайного Поиска
Традиционные методы оптимизации, основанные на больших языковых моделях (LLM), такие как используемые в OpenEvolve, часто полагаются на массовые случайные мутации в процессе поиска оптимальных решений. Этот подход, хотя и прост в реализации, приводит к неэффективному исследованию пространства возможных решений. По сути, система «слепо» перебирает варианты, тратя вычислительные ресурсы на исследование неперспективных областей и упуская из виду потенциально более выгодные пути. Подобная стратегия требует значительно большего числа оценок для достижения целевого результата, что делает процесс оптимизации более длительным и затратным по сравнению с более продуманными подходами, способными целенаправленно исследовать наиболее перспективные направления.
Традиционные методы оптимизации, используемые в больших языковых моделях, часто демонстрируют неэффективность поиска из-за чрезмерной зависимости от случайных мутаций. Исследования показывают, что для достижения целевого результата в ≥0.99 требуется в среднем 783 оценки, что значительно превышает показатели альтернативных подходов, таких как LoongFlow, которому достаточно всего 258 оценок. Это свидетельствует о том, что стандартные стратегии не способны эффективно использовать перспективные направления в пространстве решений, тратя вычислительные ресурсы на бесплодные поиски и приводя к субоптимальным результатам. Несмотря на кажущуюся простоту, высокая стоимость вычислений, обусловленная неэффективным исследованием пространства решений, становится существенным ограничением для масштабирования и повышения производительности подобных систем.
В существующих методах оптимизации, особенно при работе со сложными пространствами решений, часто наблюдается явление, известное как «схлопывание разнообразия». Это означает, что алгоритм преждевременно сходится к локальному оптимуму, теряя способность исследовать другие, потенциально более выгодные области. Вместо того чтобы охватить широкий спектр возможностей и найти действительно инновационное решение, процесс поиска застревает в узком диапазоне, ограничивая общую производительность. Такое явление особенно заметно при работе с большими языковыми моделями, где поиск оптимальных параметров требует поддержания достаточного разнообразия в процессе мутации, чтобы избежать преждевременной сходимости и гарантировать нахождение глобального оптимума, а не локального.
LoongFlow: Синтез Рассуждений и Эволюции
LoongFlow представляет собой новую структуру, объединяющую агентов рассуждения и эволюционные вычисления. Традиционные методы эволюционных алгоритмов часто страдают от низкой эффективности из-за случайного характера мутаций и отсутствия направленного поиска. LoongFlow решает эту проблему, интегрируя механизмы рассуждения, позволяющие агентам оценивать и направлять процесс эволюции. В отличие от стандартных подходов, где мутации происходят хаотично, LoongFlow обеспечивает более целенаправленное исследование пространства решений, повышая скорость и эффективность поиска оптимальных решений. Данная интеграция позволяет преодолеть ограничения традиционных эволюционных алгоритмов и расширить их применимость к более сложным задачам.
В основе LoongFlow лежит цикл ‘Планирование-Исполнение-Обобщение’ (ПИО), который преобразует случайные мутации в направленный процесс проверки гипотез. В отличие от традиционных методов эволюционных вычислений, полагающихся на неструктурированный поиск, ПИО позволяет агентам формулировать планы действий, выполнять их и затем анализировать полученные результаты. Этот анализ служит для обобщения опыта и формирования новых, более эффективных планов, направленных на решение поставленной задачи. Таким образом, случайность мутаций заменяется итеративным циклом планирования, исполнения и обучения на основе результатов, что обеспечивает более целенаправленный и эффективный процесс поиска оптимальных решений.
В основе LoongFlow лежит механизм извлечения контекста на основе родословной (Lineage-Based Context Retrieval), интегрированный в цикл ‘Планирование-Исполнение-Обобщение’ (PES). Данный механизм позволяет системе анализировать историю предыдущих итераций эволюционного процесса, идентифицируя успешные и неудачные стратегии. Извлеченный контекст, связанный с родословной каждой итерации, используется для направления поиска новых решений, что значительно ускоряет эволюционный процесс. В результате применения данной техники, LoongFlow демонстрирует более чем 60%-ное повышение эффективности эволюции по сравнению с традиционными методами.
Поддержание Разнообразия и Исследование Пространства Решений
LoongFlow использует продвинутые методы поддержания разнообразия популяции, включая алгоритм MAP-Elites и отбор по Больцману. MAP-Elites (Multi-objective Archive of Phenotypic Elites) позволяет динамически сохранять и отслеживать представителей популяции, занимающих различные «ниши» поведенческих характеристик, что предотвращает преждевременную конвергенцию к субоптимальным решениям. Отбор по Больцману, в свою очередь, использует вероятностную модель, основанную на энергии решения, для выбора особей для размножения, стимулируя исследование новых областей поискового пространства и поддерживая разнообразие популяции на протяжении всего процесса обучения. Комбинация этих методов обеспечивает устойчивое поддержание широкого спектра поведенческих стратегий, что критически важно для решения сложных задач.
Модель островных популяций в LoongFlow способствует поддержанию разнообразия за счет разделения общей популяции на несколько независимых подпопуляций, или “островов”. Каждый остров эволюционирует самостоятельно, что предотвращает преждевременную потерю перспективных решений, которые могли бы быть утеряны в единой, более конкурентной популяции. Периодический обмен генетической информацией между островами — миграция — обеспечивает поддержание глобального разнообразия и способствует параллельному исследованию пространства решений, позволяя алгоритму эффективно охватывать более широкий спектр возможных стратегий и избегать застревания в локальных оптимумах.
Режим “Fuse” в LoongFlow демонстрирует высокую адаптивность за счет динамического переключения между режимами “Chat” и “ReAct” в процессе выполнения задач. В ходе тестирования на алгоритмических задачах, использование “Fuse Mode” позволило достичь 100% успешности, что значительно превосходит результат OpenEvolve, показавшего всего 33% успешных выполнений. Данный подход позволяет системе эффективно использовать сильные стороны каждого режима для оптимизации производительности и повышения надежности решения задач.
Специализированные Агенты и Реальные Приложения
Платформа LoongFlow предоставляет инструменты для создания специализированных агентов, ориентированных на решение конкретных задач. В частности, разработан агент ‘General Agent’, предназначенный для автоматизации алгоритмических процессов, и агент ‘ML Agent’, оптимизированный для построения и управления конвейерами машинного обучения. Такая модульная архитектура позволяет пользователям создавать и развертывать интеллектуальные системы, адаптированные к широкому спектру приложений, от оптимизации кода до разработки новых моделей искусственного интеллекта. Возможность гибкой настройки и интеграции этих агентов значительно расширяет область применения LoongFlow, делая его ценным инструментом для исследователей и разработчиков в области ИИ.
Система LoongFlow подтверждает свою практическую применимость благодаря тщательному тестированию ‘ML Agent’ на авторитетных бенчмарках, таких как ‘MLEBench’. В ходе этих испытаний агент продемонстрировал выдающиеся результаты, завоевав впечатляющие 14 золотых медалей ‘MLEBench’. Это свидетельствует о высокой эффективности и надежности LoongFlow в решении задач машинного обучения и автоматизации ML-пайплайнов, что делает её ценным инструментом для исследователей и разработчиков в этой области. Полученные результаты подтверждают способность системы адаптироваться к различным задачам и обеспечивать стабильно высокие показатели производительности.
В основе LoongFlow лежат принципы, успешно реализованные в системах искусственного интеллекта, таких как FunSearch, AlphaEvolve и Eureka, предназначенных для автоматизированного поиска новых алгоритмов и математических конструкций. Эти системы демонстрируют способность к самостоятельному открытию решений, превосходящих существующие. В частности, при решении задачи автокорреляции II, новая система, основанная на принципах LoongFlow, достигла результата 0.9027, превзойдя предыдущий показатель AlphaEvolve, составлявший 0.8962. Данный успех подтверждает эффективность подхода LoongFlow к автоматизации научного поиска и открытию инновационных решений в различных областях знаний.
Будущее Автономных Инноваций
LoongFlow представляет собой важный прорыв в создании по-настоящему автономных инновационных систем, где искусственный интеллект способен самостоятельно находить и совершенствовать решения. В отличие от традиционных подходов, требующих постоянного вмешательства человека для корректировки и улучшения алгоритмов, данная платформа позволяет агентам ИИ независимо генерировать, тестировать и оптимизировать собственные решения. Это достигается за счет архитектуры, позволяющей агентам не просто выполнять заданные задачи, но и адаптироваться к новым условиям, обучаться на собственном опыте и постоянно повышать свою эффективность без необходимости внешнего контроля. Подобный уровень автономии открывает перспективы для автоматизации процессов инноваций в самых разных областях — от разработки программного обеспечения до научных исследований — значительно ускоряя темпы прогресса и позволяя решать задачи, которые ранее казались невыполнимыми.
В основе системы LoongFlow лежит концепция самоэволюционирующих агентов, представляющих собой программные сущности, способные к итеративной модификации собственного кода. Этот подход открывает принципиально новые возможности для непрерывного улучшения и адаптации искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы полагаться на заранее заданные алгоритмы или ручное вмешательство, такие агенты способны самостоятельно анализировать свою производительность, выявлять узкие места и оптимизировать свой код для достижения лучших результатов. Процесс самомодификации происходит посредством применения алгоритмов машинного обучения, позволяющих агентам экспериментировать с различными вариантами кода, оценивать их эффективность и выбирать наиболее оптимальные решения. В результате, система способна не только решать текущие задачи, но и постоянно совершенствоваться, адаптируясь к изменяющимся условиям и требованиям, что делает её особенно перспективной для сложных и динамичных сред.
Системы, такие как «Voyager» и «Reflexion», демонстрируют впечатляющую способность агентов к самостоятельному обучению сложным навыкам и выполнению многоэтапного планирования в постоянно меняющихся условиях. В отличие от традиционных алгоритмов, требующих четко заданных инструкций, эти системы способны адаптироваться к новым ситуациям, извлекать уроки из собственного опыта и оптимизировать свои действия для достижения поставленных целей. «Voyager», например, успешно освоил навыки игры в более чем тридцать различных игр Atari, не прибегая к предварительному обучению на конкретных задачах, а лишь используя собственный опыт и методы самосовершенствования. «Reflexion», в свою очередь, продемонстрировал способность агента использовать инструменты поиска информации и внешние ресурсы для решения сложных задач, требующих анализа больших объемов данных и принятия обоснованных решений. Эти достижения открывают перспективы для создания автономных систем, способных решать широкий спектр задач в различных областях, от робототехники и автоматизации до научных исследований и разработки новых технологий.
Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в автоматическом поиске алгоритмов. LoongFlow, сочетая в себе эволюционный поиск на базе больших языковых моделей и когнитивное планирование, выходит за рамки простой оптимизации, стремясь к созданию действительно непротиворечивых решений. Как однажды заметил Брайан Керниган: «Отладка — это процесс удаления ошибок, а программирование — процесс их добавления». Эта фраза отражает суть подхода LoongFlow, поскольку система не просто находит работающие решения, но и стремится к их внутренней согласованности и доказательной базе, что особенно важно для сложных задач машинного обучения и оптимизации конвейеров.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа, несомненно, демонстрирует элегантность подхода к эволюционному поиску, основанного на когнитивной парадигме «планируй-исполняй-обобщай». Однако, за кажущейся эффективностью скрывается фундаментальный вопрос: насколько детерминированным является сам процесс? Успех, измеренный на текущих задачах, не гарантирует воспроизводимость результатов в более сложных, неструктурированных средах. Эволюция, даже управляемая большими языковыми моделями, подвержена стохастичности, и игнорирование этого фактора — серьёзная методологическая ошибка.
Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на формализации понятия «когнитивного плана». Необходимо разработать метрики, позволяющие оценивать качество и предсказуемость плана, а не только его конечный результат. Кроме того, остро стоит вопрос о масштабируемости. Способность системы к адаптации и обучению в условиях экспоненциально растущей сложности — ключевой критерий её жизнеспособности. Использование MAP-Elites и островных моделей — шаг в правильном направлении, но требует более глубокого анализа их влияния на стабильность и скорость сходимости.
В конечном счете, истинный тест для LoongFlow — не достижение state-of-the-art результатов на benchmark-ах, а демонстрация способности к генерации принципиально новых, неожиданных решений. Если система способна лишь оптимизировать существующие алгоритмы, она останется лишь сложным инструментом, а не источником истинного открытия. До тех пор, пока результаты не поддаются строгому математическому доказательству, их ценность остаётся под вопросом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24077.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2026-01-02 14:36