Как LLM становятся «самостоятельными исследователями» Наткнулся на статью Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Research [link] из UC Berkeley. Тема на слуху, если не в курсе - рекомендую изучить, чтобы понимать применимость в ваших задачах. AI-Driven Research for Systems (ADRS): Многократный generate → verify → select → mutate → repeat. По сути то же самое, что делает человек при создании решения. Только тут LLM полностью генерирует варианты, вручную написанный верификатор/бенчмарк измеряет качество решения, и цикл эволюционирует, создавая более эффективный с точки зрения верификатора алгоритм. Попробовать такое можно в OpenEvolve. Отлично подходит для задач, где можно придумать однозначные критерии качества - написание оптимизированных функций, CUDA ядер, SQL запросов и решения оптимизационных задач. Мы уже используем, как еще один инструмент генерации идей. Выходит неплохо, хотя результат и приходится допиливать. @deploy_ml