論文の概要: Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27176v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 04:58:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.983358
- Title: Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization
- Title（参考訳）: Glia: 自動システム設計と最適化のためのヒューマンインスパイアされたAI
- Authors: Pouya Hamadanian, Pantea Karimi, Arash Nasr-Esfahany, Kimia Noorbakhsh, Joseph Chandler, Ali ParandehGheibi, Mohammad Alizadeh, Hari Balakrishnan,
- Abstract要約: Gliaは、人間にインスパイアされたマルチエージェントワークフローで大きな言語モデル(LLM)を使用する、ネットワークシステム設計のためのAIアーキテクチャである。
この結果から,LLMの推論と構造化実験を組み合わせることで,複雑なシステム問題に対する創造的で理解可能な設計をAIが作成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.212306725777141
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Can an AI autonomously design mechanisms for computer systems on par with the creativity and reasoning of human experts? We present Glia, an AI architecture for networked systems design that uses large language models (LLMs) in a human-inspired, multi-agent workflow. Each agent specializes in reasoning, experimentation, and analysis, collaborating through an evaluation framework that grounds abstract reasoning in empirical feedback. Unlike prior ML-for-systems methods that optimize black-box policies, Glia generates interpretable designs and exposes its reasoning process. When applied to a distributed GPU cluster for LLM inference, it produces new algorithms for request routing, scheduling, and auto-scaling that perform at human-expert levels in significantly less time, while yielding novel insights into workload behavior. Our results suggest that by combining reasoning LLMs with structured experimentation, an AI can produce creative and understandable designs for complex systems problems.
- Abstract（参考訳）: AIは人間の創造性と推論に匹敵する、コンピュータシステムのための自律的なメカニズムを設計できるだろうか?
Gliaは、人間にインスパイアされたマルチエージェントワークフローで大きな言語モデル(LLM)を使用する、ネットワークシステム設計のためのAIアーキテクチャである。
各エージェントは推論、実験、分析を専門とし、経験的フィードバックにおいて抽象的推論を基礎とする評価フレームワークを通じて協調する。
ブラックボックスポリシーを最適化する従来のML-for-systemsメソッドとは異なり、Gliaは解釈可能な設計を生成し、その推論プロセスを公開する。
LLM推論のための分散GPUクラスタに適用すると、リクエストルーティング、スケジューリング、自動スケーリングのための新しいアルゴリズムが生成される。
この結果から,LLMの推論と構造化実験を組み合わせることで,複雑なシステム問題に対する創造的で理解可能な設計をAIが作成できることが示唆された。
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