鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 开源框架实现样本效率提升数十倍！ 同样的任务，以前要上千次的评估，现在150个样本就能完成。 Transformer作者Llion Jones带着自己的初创公司Sakana AI，又来搞事情了。（doge） 最新推出的开源框架—— ShinkaEvolve ，可以让LLM在自己写代码优化自己的同时，还能同时兼顾效率，be like为进化计算装上一个"加 速引擎"。 主要通过三项架构创新，在数学优化、智能体设计、竞争性编程等多个任务上证明了其性能优势。 可以说，性能比肩谷歌的 AlphaEvolve ，但样本更高效，而且还开源！ 下面是更多具体细节。 三大创新技术的引入 想象一下，如果要让LLM通过进化计算找到问题的最优解，需要走多少步？ 以AlphaEvolve为例，首先生成一个猜想，然后跑实验验证、吸取教训，再提出更好的猜想……循环往复，不断逼近真理。 这样下来即使是最简单的一个实验也要花费巨大资源，计算成本昂贵且耗时严重。 而ShinkaEvolve框架则针对上述问题，实现了性能与效率的双重程序进化，其核心在于三大关键技术： 平衡探索与利用的亲本抽样技 ...