9時間の待ち時間が1秒に！？AIが「実行前に結果を予知する」驚きの新技術

未来予知っていうか、シミュレーションに近いかな。機械学習のプログラムを実際に動かす前に、どっちのコードがうまくいくか、LLMに「推論」だけで当てさせようっていう研究だよ。

その「食べてみる」のに9時間かかるとしたらどうする？今のAIエージェントは、実験を繰り返して改善していくんだけど、1回の実行に数時間かかることもザラなんだ。これが「実行ボトルネック」っていう大きな問題になってるんだよ。

そう。物理的に実行する代わりに、LLMの中に「世界モデル」……つまり、現実の動きを模した知識を持たせて、1秒で結果を予測させるんだ。9時間を1秒に圧縮できれば、めちゃくちゃ効率的だろ？

ファッションモデルじゃないよ。環境がどう反応するかを予測する内部モデルのことだ。この論文では、2つのコードを比較してどっちが良いか選ぶ「対比較」っていうタスクで、LLMの予測能力を試してるんだ。

鋭いね。だからこの研究では「検証済みデータ分析レポート」っていうのを使ってるんだ。生のデータをそのまま見せるんじゃなくて、一度プログラムで統計情報を出して、それを「このデータはこういう特徴があるよ」って言葉で説明してあげるんだよ。

……まあ、そんな感じかな。そのレポートがあるおかげで、DeepSeek-V3.2みたいな最新のモデルだと、61.5%の精度でどっちが良いか当てられたんだ。ランダムだと50%だから、ちゃんと意味のある予測ができてるってことだね。

「FOREAGENT」っていう新しいエージェントを作って実験してるよ。まずたくさんのコード案をLLMに予測させて、良さそうなものだけを実際に実行して検証する「Predict-then-Verify」っていうループを回すんだ。

そうだね。ただ、まだ完璧じゃない。複雑すぎる問題だと予測精度が落ちるし、LLMがどうしてその判断をしたのか、もっと詳しく解析する必要がある。将来的には、もっと少ない試行回数で、人間を超えるような発見ができるようになるかもしれない。

それはただの「勘」だろ。いいから早くレポート終わらせなよ。