제시된 텍스트는 사카나 AI(Sakana AI)에서 개발한 ShinkaEvolve라는 진화적 코드 최적화 프레임워크에 대한 발췌문으로, LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 새로운 알고리즘을 발견하고 기존 방식보다 훨씬 더 높은 샘플 효율성을 달성하는 방법을 설명합니다. 이 프레임워크는 원 포장(Circle Packing), 수학 추론을 위한 에이전트 시스템 설계, 경쟁 프로그래밍, 그리고 MoE(Mixture-of-Experts) 모델 훈련을 위한 손실 함수 발견 등 네 가지 다양한 영역에서 최첨단 성능을 시연합니다.
