ASI-Evolve: AI가 AI를 가속화하다

ASI-Evolve는 학습-설계-실험-분석 순환을 완결하는 agentic AI-for-AI 프레임워크로, 데이터·아키텍처·학습 알고리즘 전반에 걸친 AI 주도 발견을 시연한 최초의 통합 프레임워크라고 주장한다.

이 프레임워크는 누적된 인간 프라이어를 각 탐색 라운드에 주입하는 cognition base로 진화 에이전트를 보강하고, 복잡한 실험 결과를 재사용 가능한 통찰로 증류하는 전용 analyzer를 포함한다.

신경망 아키텍처 설계에서는 105개의 SOTA 선형 어텐션 아키텍처를 발견했으며, 최상 모델은 DeltaNet보다 +0.97점 앞섰다.

사전학습 데이터 큐레이션에서는 진화된 파이프라인이 평균 벤치마크 성능을 +3.96점 개선했고, MMLU에서는 18점 이상 향상을 보였다.

강화학습 알고리즘 설계에서는 발견된 알고리즘이 AMC32에서 GRPO보다 최대 +12.5점, AIME24에서 +11.67점, OlympiadBench에서 +5.04점 앞섰고, AI-for-AI 패러다임이 수학·생물의학 분야로 이전 가능하다는 초기 증거를 제시한다.