Claude代码智能体独立发现降低AI推理成本70%的控制算法
原帖
**研究人员让Claude代码智能体自主发现人类可能无法设计的AI扩展算法**
_Researchers let Claude Code discover AI scaling algorithms that humans probably wouldn&\#039;t have designed_
> 来自马里兰大学、谷歌、Meta等机构的研究人员利用AutoTTS系统，让一个编码智能体（Claude Code）独立发现了用于AI推理的控制算法。新算法在保持与标准自一致性方法相同准确率的同时，将计算成本降低了约70%。整个搜索过程耗时160分钟，成本仅40美元，展示了AI在算法设计领域的潜力。
**来源信息**
- **来源**：The Decoder：AI News（RSS）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-24 16:06（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://the-decoder.com/researchers-let-claude-code-discover-ai-scaling-algorithms-that-humans-probably-wouldnt-have-designed)
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摘要
2026年5月，研究人员利用AutoTTS系统让Claude代码智能体独立发现用于AI推理的控制算法，在保持与标准自一致性方法相同准确率的同时将计算成本降低约70%，展示了AI在算法设计领域的潜力。
答案说明
来自马里兰大学、谷歌、Meta等机构的研究人员利用AutoTTS系统，让Claude Code编码智能体独立发现了用于AI推理的控制算法。新算法在保持准确率不变的同时将计算成本降低约70%，整个搜索过程耗时160分钟、成本仅40美元。
这篇帖子回答的问题
- 研究人员如何让Claude Code发现AI扩展算法？
- Claude Code发现的新算法能带来什么效果？
核心观点
- 研究人员利用AutoTTS系统让Claude Code编码智能体独立发现AI推理控制算法，在保持准确率的同时将计算成本降低约70%。
- 整个算法搜索过程耗时160分钟、成本仅40美元，表明AI智能体在算法设计领域具有高效探索的潜力。
FAQ
- Q: 这项研究是由哪些机构参与的？
- A: 据帖子所述，研究来自马里兰大学、谷歌、Meta等机构。
- Q: Claude Code发现的算法在哪些方面优于传统方法？
- A: 帖子称，新算法在保持与标准自一致性方法相同准确率的同时，将计算成本降低了约70%，整个搜索过程耗时160分钟、成本仅40美元。
关键实体
- Claude Code
- AutoTTS系统
- 马里兰大学