AIコーディングのコストを最大25.4%削減　Microsoftが最新研究を紹介

Microsoft Researchは、AIによる言語翻訳の可能性や、長年未解決だった数学の難問の解決など、さまざまな研究を紹介しています。

31年来の数学の難問「KLS予想」が解決

高次元幾何学の中心的な未解決問題の一つだった「KLS予想」が、新たな研究によって解決されました。科学や計算で使われるランダムアルゴリズムの効率性を理解する上で、大きな理論的障害が取り除かれたとしています。

AIコーディングのコストを最大25.4%削減

AIコーディングエージェントは、長時間の作業でAIが一度に処理できる情報量の上限に近づくと、過去のやり取りを要約します。この処理には多くの資源が必要です。

研究者らは、長時間のコーディング作業での要約を評価するベンチマーク「COMPACTIONBENCH」を開発。また、エージェントの作業を中断せず、バックグラウンドで要約を準備する手法「APEC」を紹介しました。評価では、コーディングの性能が向上し、コストは最大25.4%、実行時間は9.6%減りました。

104言語で評価したトークナイザー

AIモデルはテキストを処理する前に、文章を「トークン」と呼ばれる小さな単位に分割します。研究者らは、言語の構造をより適切に保つことを目指した「Latent Core Tokenizer（LCT）」を紹介しました。

104言語を対象とした評価では、主要な既存手法よりも言語的に意味のあるトークンを生成し、同程度の効率を維持しました。4つの多言語ベンチマークでもモデルの性能が向上したとしています。