Google、探索AIの呼び出しを最大162分の1に

Google、Google DeepMind、メリーランド大学、バージニア大学の研究チームは9月17日、AIエージェントが過去の探索履歴を再生し、次の探索方針を低コストで改善する「Dream-RSI」の検証結果を公表しました。既存のSimpleTESとの比較では、発見エージェントの呼び出しを最大162分の1に抑え、複数の課題で探索品質を維持または改善したと報告しています。

Dream-RSIは、各判断と結果を構造化した履歴探索ツリーを保存し、別の順序でたどる再生シミュレーターとして使います。新しい探索方策の評価では保存済みの結果を読むため、基盤となる発見エージェントや評価器を何度も動かす必要がありません。

処理は、方策に従って履歴を集めるオンライン探索、再生シミュレーターの構築、代替方策を試す夢想ベースの改善という3段階です。分岐、並列実行、停止の基準は人が設定し、軽量な制御層が担うため、基盤のコーディングエージェント自体は変更しません。

Lasso探索では、Gemini-3.1-Proの平均実行時間が6データセットで3587.1ミリ秒から2931.0ミリ秒へ短縮し、呼び出し回数も550回から317回に減りました。最大162分の1という値の比較対象SimpleTESは、異なる基盤モデルgpt-oss-120bを使い、5万1200回生成していた点に注意が必要です。

GPUプログラミングでも、VGG16とLayerNormで同等の性能に必要な生成回数をそれぞれ2.43分の1、1.79分の1に抑えました。ConvDivとConvMaxでは同程度の計算予算で性能がそれぞれ2.09倍、1.44倍となり、過去に費用をかけて得た探索記録を再利用する手法のコードも公開されています。