Sakana AI、質と多様性を高める推薦手法「QD-Rec」を提案

Sakana AIは、オープンエンドな探索の考え方を応用した推薦手法「QD-Rec」を開発した。候補と仮説の組を単位に、過去の優れた仮説から生成AIが新しい仮説を書くサイクルを繰り返し、質が高く切り口の異なる推薦を蓄積する。M&A、顧客ターゲティング、論文推薦の3課題の実験では、多くの設定で毎回ゼロから仮説を書くベースラインより平均評価が高く、規模の大きい推薦の集合を構築した。