[📪정보] 프론티어 Al를 위한 추론 시간 확장 및 집단 지능

[익명(220.81)]

https://sakana.ai/ab-mcts/

Sakana AI

1. 사카나 AI는 추론 과정에서 ‘깊이(해답 수정)’와 ‘폭(새 해답 생성)’을 적응적으로 탐색하는 **AB-MCTS(Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search)**를 고안해 LLM의 시행착오 기반 추론 효율을 높였다.

2. 이를 다중 모델에 적용한 Multi-LLM AB-MCTS는 o4-mini·Gemini-2.5-Pro·DeepSeek-R1-0528 등 여러 프런티어 LLM을 밴디트 방식으로 선택·협업시켜 집단지성을 발휘한다.

3. ARC-AGI-2 벤치마크에서 반복 샘플링 23% → 단일 LLM AB-MCTS 27.5% → Multi-LLM AB-MCTS 30%로 Pass@250 성능을 끌어올리며, 단일 모델로는 풀지 못한 문제까지 해결했다

[익명(210.121)]

아니 근데 250샷은 너무한거 아니노?????? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[글쓴 ㅇㅇ(220.81)]

ㅋㅋㅋㅋ..

[글쓴 ㅇㅇ(220.81)]

분석추

[익명(210.121)]

50샷까지는 o4미하가 압살하는게 쩌네 나머지 둘은 모래주머니라 이건가.............

[글쓴 ㅇㅇ(220.81)]

미하 찬양해.