AIがAIアルゴリズムを自ら設計：Claude Codeが40ドルで発見した推論コスト7割削減の手法とは | XenoSpectrum

TL;DR UMD・Google・Metaなどの研究チームが開発したAutoTTSは、Claude Codeをアルゴリズム探索者として使い、$39.90・160分でTest-Time Scalingアルゴリズムを自律発見した発見されたアルゴリズムCMC（Confidence Momentum Controller）は、推論中の信頼度変動をEMAで追跡する4機構で構成され、SC@64比でトークン使用量を約70%削減（論文値: 約69.5%）しながら精度を維持する人間の研究者の役割は「アルゴリズムを設計する」から「AIが探索できる環境を設計する」へと移行しつつある OpenAI o1やDeepSeek-R1が高い推論精度を示す一方で、そのコストは深刻な問題になっている。難問を解くためにLLM（大規模言語モデル）を何十回も並列で動かすTest-Time Scaling（TTS）は、精度を高めるほ