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ユユ・チャン (Yuyu Zhang) 氏は10月8日(現地時間)、学術論文公開サイトarXiv cs.AIにて、モンテカルロ木探索 (MCTS) とより簡素なスケジューリング手法の性能比較に関する研究結果を発表しました。同氏の研究は、指向性非巡回グラフ (DAG) ワークフローのスケジューリングで頻繁に提案されるMCTSが、同探索予算を与えられた場合、ランダム再起動リストスケジューラ (randomized-restart list scheduler) よりも劣ることを示しています。
arXiv cs.AIは2026年6月2日(現地時間)、「Kernel Forge: An Agent Harness for LLM-based Generation and Optimization of CUDA Kernels」と題する研究を発表した。この研究は、大規模言語モデル (LLM) を利用してCUDAカーネルの生成と最適化を行うエージェントハーネスシステム「Kernel Forge」を提示している。これにより、機械学習モデルのランタイムにおけるGPUコード最適化の労力軽減を目指す。
Dwarkesh Podcastは2026年5月15日(現地時間)、1X TechnologiesのAI担当副社長であるエリック・ジャン氏が、現代のAIツールを用いて囲碁AI「AlphaGo」をゼロから構築する方法を解説したと報じた。同氏は、探索、経験からの学習、自己対戦という知能の根幹をなす要素を最も明確に示す事例としてこのプロジェクトを位置づけている。DeepMindの研究チームが数百万ドルと膨大な計算資源を投じて開発したAlphaGoが、現代のLLMコーディング技術と数千ドル相当の計算資源で再現可能になったと指摘した。