optimize_anything：あらゆるテキストパラメータを最適化する汎用API

本研究は、一つのLLMベースの最適化システムが、異なるドメインの多様な問題に対応できることを示しました。

このシステムは、最適化問題をスコアリング関数による評価を受ける「テキストアーティファクトの改善」として定式化しています。

開発された最適化フレームワークは、エージェントアーキテクチャの精度向上やクラウドコスト40%削減など、6つの多様なタスクで最先端の結果を達成しました。

特に、クロスプロブレム転移を伴うマルチタスク検索は、独立した最適化よりも高い効果を発揮することが確認されています。

これにより、LLMベースのテキスト最適化が、従来のドメイン固有アルゴリズムを統合する汎用的な問題解決パラダイムであることを初めて証明しました。