ああ、これは画像生成AI、いわゆる拡散モデルをめちゃくちゃ速く動かすためのコードを、AIに自動で作らせようっていう研究だよ。

例えは悪くないな。拡散モデルって、綺麗な画像を作るために何回も計算を繰り返すから、どうしても時間がかかるんだ。それを速くする手法はたくさんあるんだけど、組み合わせが複雑すぎて人間がやるのは大変なんだよ。

……まあ、そんなところだ。そこでこの論文では、まず「DiffBench」っていうテストセットを作ったんだ。AIがどれだけ上手に高速化コードを書けるか、5段階のレベルで試すためのものだよ。

レベル5は「画質を落とさずに、特定のハードウェアで指定された時間内に生成を終わらせろ」っていう、かなり厳しい制約がある問題だね。これを解くために開発されたのが「DiffAgent」なんだ。

まず「計画」を立てて、次に「コード」を書いて、動かなかったら「デバッグ」する。さらに面白いのが、遺伝的アルゴリズムを使っているところだ。色んな設定を試して、成績が良いものを生き残らせて改良していくんだよ。

GPT-4とかの最新AIをそのまま使うより、50%以上も高いスコアを出したんだ。つまり、ただコードを書くだけじゃなくて、実行結果を見て反省して調整する仕組みがすごく効いてるってことだね。

将来目的にはそうなるだろうね。専門知識がなくても、AIに「速くして」って頼むだけで最適化されたプログラムが手に入るようになる。ただ、まだ課題もあって、今は画像生成がメインだけど、動画生成とかもっと重い処理への応用はこれからだね。

それはただの代行だろ。自分の頭を「高速化」する努力をしろよ。