計算規模の拡大がもたらす候補生成の新たな源泉

計算規模が拡大し続けるにつれ、候補生成の方法は根本的に変化しました。従来、候補案は人手による列挙やモデルの単一出力に依存することが多かったのですが、現在では、GPU 並列探索、大規模モデルによる構造化構築とモデルが関与する符号化と変異が候補の源泉をともに広げています。核心的な問いはもはや「答えを生成できるか」だけではなく、「どの変化が生成可能で、観測可能で、保持可能で、継承可能か」にあります。

候補生成の3つの新たな源泉

• GPU 並列探索：多数の可能性が同時に探索され、候補生成は逐次的な試行錯誤から並列的な空間探索へと移行します。例えば、パラメータ空間で数千から数万の点を同時にサンプリングし、並列に評価します。
• 大規模モデルによる構造化構築：大規模モデルは自然言語とコードを理解し、単にテキストの答えを生成するだけでなく、構造的に複雑な候補案を構築できます。完全なプログラム、テストケース、システム構成を生成することも可能です。
• モデルが関与する符号化と変異：人手による符号化や変異の方法が、モデルの関与によって生成されるようになりました。候補の源泉は人間が書くルールから、モデルが生成するルールと構造へと拡張されます。例えば、モデルに新たな変異オペレータや符号化戦略を提案させます。

進化に入る前の境界定義

候補が進化に入る前に、以下の境界を明確にする必要があります：

• どの対象が変更を許されるか：進化可能な対象を確定します。コード構造、ハイパーパラメータ、それともアーキテクチャ全体でしょうか？
• どの結果が観測できるか：観測可能な指標を定義します。例えば、精度、遅延、リソース消費などです。
• どの基準が変化を保持すべきか決めるか：保持基準を確立します。通常は多目的評価関数または閾値です。

階層化評価戦略

評価は階層化が必要です：並列評価可能なものはできる限り並列化；高コストな評価は代理モデルで軽減例えば、単純な性能指標は GPU 上で並列計算でき、実環境との対話が必要な高コストな評価は代理モデルで近似します。これにより、限られた計算資源のもとで探索範囲を広げられます。

進化可能な構造の識別と成果の保存

既存の手法のうち、どの構造がさらに進化可能かを識別する必要があり、単に数値パラメータを調整するだけでは不十分です。例えば、ニューラルネットワークのモジュール接続方式やコードの制御フロー構造を変異可能な対象とします。同時に、コード、テスト、検証エビデンスを保存し、次のラウンドの作業をゼロから始めずに済むようにし、重複作業を避ける必要があります。

EvoX ループへの接続

上記の境界が明確になれば、タスクを EvoX ループに接続できます：モデルが候補を提案、ツールが変化を実行、環境がフィードバックを返す、進化メカニズムが選択を完了、Runtime が計算を編成、永続システムが検証済みの成果を継承こうして、分散した知能コンポーネントが継続的に蓄積され、進化し続けるシステムが形成されます。