論文の概要: AVO: Agentic Variation Operators for Autonomous Evolutionary Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24517v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 16:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.395465
• Title: AVO: Agentic Variation Operators for Autonomous Evolutionary Search
• Title（参考訳）: AVO:自律的進化探索のためのエージェント変分演算子
• Authors: Terry Chen, Zhifan Ye, Bing Xu, Zihao Ye, Timmy Liu, Ali Hassani, Tianqi Chen, Andrew Kerr, Haicheng Wu, Yang Xu, Yu-Jung Chen, Hanfeng Chen, Aditya Kane, Ronny Krashinsky, Ming-Yu Liu, Vinod Grover, Luis Ceze, Roger Bringmann, John Tran, Wei Liu, Fung Xie, Michael Lightstone, Humphrey Shi,
• Abstract要約: エージェント変分演算子(エージェント変分演算子、AVO)は、古典的な進化探索の固定突然変異、クロスオーバー、手動設計を置き換える進化変分演算子である。 我々は、NVIDIA Blackwell (B200) 上でAIにおいて最も積極的に最適化されたカーネルターゲットのうち、注目されている AVO を評価する。 AVOは、変化を、現在の系統、ドメイン固有の知識ベース、実行フィードバックを参照できるセルフ指向のエージェントループとしてインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.64857334672555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic Variation Operators (AVO) are a new family of evolutionary variation operators that replace the fixed mutation, crossover, and hand-designed heuristics of classical evolutionary search with autonomous coding agents. Rather than confining a language model to candidate generation within a prescribed pipeline, AVO instantiates variation as a self-directed agent loop that can consult the current lineage, a domain-specific knowledge base, and execution feedback to propose, repair, critique, and verify implementation edits. We evaluate AVO on attention, among the most aggressively optimized kernel targets in AI, on NVIDIA Blackwell (B200) GPUs. Over 7 days of continuous autonomous evolution on multi-head attention, AVO discovers kernels that outperform cuDNN by up to 3.5% and FlashAttention-4 by up to 10.5% across the evaluated configurations. The discovered optimizations transfer readily to grouped-query attention, requiring only 30 minutes of additional autonomous adaptation and yielding gains of up to 7.0% over cuDNN and 9.3% over FlashAttention-4. Together, these results show that agentic variation operators move beyond prior LLM-in-the-loop evolutionary pipelines by elevating the agent from candidate generator to variation operator, and can discover performance-critical micro-architectural optimizations that produce kernels surpassing state-of-the-art expert-engineered attention implementations on today's most advanced GPU hardware.
• Abstract（参考訳）: Agentic Variation Operators (AVO) は、古典的進化的探索と自律的符号化エージェントの固定突然変異、クロスオーバー、手作業によるヒューリスティックスを置き換える、進化的変動演算子の新たなファミリーである。 言語モデルを所定のパイプライン内で候補生成に収束させる代わりに、AVOは変更を、現在の系統、ドメイン固有の知識ベース、実行フィードバックを参照して、実装の編集を提案し、修正し、批評し、検証できるセルフ指向のエージェントループとしてインスタンス化する。 我々は、NVIDIA Blackwell (B200) GPU上でAIにおいて最も積極的に最適化されたカーネルターゲットのうち、AVOを注目して評価する。 マルチヘッドで7日間の継続的自律進化を経て、AVOはcuDNNを最大3.5%、FlashAttention-4を最大10.5%上回るカーネルを発見した。 検出された最適化はグループ化されたクエリーの注意に容易に移行し、追加で30分間の自律的な適応が必要となり、cuDNNで最大7.0%、FlashAttention-4で最大9.3%の利得が得られる。 これらの結果は,エージェントが候補ジェネレータから変数演算子にエージェントを昇格させることで,従来のLLM-in-the-loop進化パイプラインを超えてエージェント変動演算子が動作することを示し,今日の最先端GPUハードウェア上で,最先端の専門家が設計した注目実装を超越したカーネルを生成する,パフォーマンスクリティカルなマイクロアーキテクチャ最適化を実現できることを示している。

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