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AI-Driven Scientific, Algorithmic, and Systems Discovery

解決する課題

SkyDiscoverは、高性能アルゴリズムや複雑なソフトウェアシステムを手動で設計することの難しさに対処します。特定のハードウェア、ワークロード、要件に合わせた、より良いアルゴリズムの発見と、特殊なエンドツーエンドシステムの作成を自動化し、画一的なソフトウェアソリューションを置き換えます。

仕組み

このフレームワークは、2つの主要なモジュールを通じて動作します。

  1. SkyDiscover-Optimize: 進化的検索アルゴリズム(AdaEvolveやEvoXなど)を使用して、プログラムを反復的に改善します。ユーザーがスコアリング関数を提供すると、AIがそのスコアを最大化するようにコードを進化させます。
  2. SkyDiscover-Synthesize: コーディングエージェントを使用して、プレーンテキストの説明や正式な仕様から完全なシステムを構築します。主に2つのアプローチを使用します。コードと機械検証済みの証明を一緒に生成する形式証明駆動方式と、エージェントが実装を反復しながら監査人が新しいテストを生成して「報酬ハッキング」を防ぐテスト駆動方式です。

対象ユーザー

コンピュータサイエンスやシステムプログラミングの研究者やエンジニアで、アルゴリズムのパフォーマンスを最適化したり、高効率な特殊システム(キーバリューストア、LLM推論エンジン、モデルルーターなど)を構築する必要がある人向けに設計されています。

ハイライト

  • 適応型検索: 自身の設定を調整するAdaEvolveと、自身の最適化プロセスを最適化するEvoXが含まれます。
  • ジャストインタイムシステム: Redisより高速なKVストアや、vLLMより高いスループットの推論エンジンなど、汎用の代替品を上回るシステムを合成できます。
  • 検証: 形式機械検証済みの証明と、信頼性のための厳密なテスト駆動監査の両方をサポートします。
  • エージェント統合: Claude Code、Codex、Cursor、Piなど、さまざまなコーディングエージェントと連携します。

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