导读：科学发现越来越依赖AI，但大多数进化型AI系统耗时耗资源，效率低下。ShinkaEvolve横空出世，以“自然进化”的灵感，用极少样本就能解决复杂问题，正在为科研和工程探索提供新的工具。重点：高效、开源、自然启发的AI进化框架。

在AI助力科研的浪潮中，ShinkaEvolve推出了一个开源框架，让程序在科学研究中，花更少计算就能找到好方案。与以往需要成千上万样本的进化型AI不同，它能在极少的样本下找到最优解，效率提升显著。

ShinkaEvolve的名字源自日语“進化”（Shinka），灵感来自自然界的高效进化机制。研究者们在经典的圆形堆叠优化问题中，仅用150个样本就找到了新的最优解，而传统方法通常需要上千次评估。

这个框架已经在多类复杂问题中展现出潜力：

1. AIME数学推理：ShinkaEvolve演化出复杂的智能结构，显著超越强基线方法，完整探索了性能与效率的权衡方案。
2. 竞赛编程：在ALE-Bench（NP难优化问题基准）上，ShinkaEvolve优化了现有解法，将某任务的第5名方案提升至第2名，显示出其在实际竞赛场景的强大潜力。
3. 大语言模型训练：ShinkaEvolve甚至被用来优化自身，针对Mixture-of-Experts（MoE）模型的负载均衡损失问题，发现了新的损失函数，提高了专家专注度，并稳定提升模型性能。

ShinkaEvolve之所以如此高效，依赖三大创新：自适应父代采样策略平衡探索与利用、基于新颖性的筛选机制避免重复计算、以及基于Bandit的LLM集成动态选择最佳模型。这些策略协同作用，让每一次样本都发挥最大价值。

作为开源工具，ShinkaEvolve旨在降低科研门槛，为科学家和工程师提供易用、资源高效的探索工具。研究团队希望它能成为日常科研的“智能助手”，并期待社区开发更多创新应用。

参考资料:https://sakana.ai/shinka-evolve/