Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solve it with EASE

論文の概要: Solve it with EASE

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18108v1
Date: Tue, 09 Sep 2025 19:12:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-28 15:30:14.364121
Title: Solve it with EASE
Title（参考訳）: EASEで解決する
Authors: Adam Viktorin, Tomas Kadavy, Jozef Kovac, Michal Pluhacek, Roman Senkerik,
Abstract要約: EASE(Effortless Algorithmic Solution Evolution)は,大規模言語モデル(LLM)を活用した反復的ソリューション生成のためのオープンソースフレームワークである。そのアーキテクチャは、ジェネレータ、アナリスト、評価器などの補完的な役割で複数のLLMのオーケストレーションをサポートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1744028458220428
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents EASE (Effortless Algorithmic Solution Evolution), an open-source and fully modular framework for iterative algorithmic solution generation leveraging large language models (LLMs). EASE integrates generation, testing, analysis, and evaluation into a reproducible feedback loop, giving users full control over error handling, analysis, and quality assessment. Its architecture supports the orchestration of multiple LLMs in complementary roles-such as generator, analyst, and evaluator. By abstracting the complexity of prompt design and model management, EASE provides a transparent and extensible platform for researchers and practitioners to co-design algorithms and other generative solutions across diverse domains.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用した反復型アルゴリズムソリューション生成のためのオープンソースの,完全にモジュール化されたフレームワークであるEASE(Effortless Algorithmic Solution Evolution)を提案する。 EASEは、生成、テスト、分析、評価を再現可能なフィードバックループに統合し、エラー処理、分析、品質評価を完全に制御する。そのアーキテクチャは、ジェネレータ、アナリスト、評価器などの補完的な役割で複数のLLMのオーケストレーションをサポートする。迅速な設計とモデル管理の複雑さを抽象化することによって、EASEは、研究者や実践者が様々な領域にまたがるアルゴリズムやその他の生成ソリューションを共同設計するための透明で拡張可能なプラットフォームを提供する。

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