Ottimizzazione Multi-Obiettivo

TL;DR Gli agenti di codifica AI bruciano più di 100.000 token per task. Quando il task è “ottimizza le performance di questo codice”, l’agente in sé spesso costa più energia di quanta il codice ottimizzato ne risparmierà mai. Abbiamo costruito GA4GC — Greener Agent for Greener Code — usando NSGA-II per tunare la configurazione dell’agente contro tre obiettivi: correttezza del codice, speedup del codice e runtime dell’agente. Su un mini-SWE-agent alimentato da Gemini 2.5 Pro sul benchmark SWE-Perf, abbiamo ottenuto una riduzione del runtime del 37,7% migliorando anche la correttezza, con un miglioramento dell’hypervolume di 135× rispetto ai default. Bonus: la temperatura è la singola manopola più importante, e gli iperparametri dell’LLM controllano la qualità mentre i vincoli dell’agente controllano il costo — possono essere tunati quasi indipendentemente. Il paradosso energetico di cui nessuno parla Ecco una cosa che dovrebbe essere ovvia ma non lo è: quando chiedi a un agente AI di ottimizzare le performance del tuo codice, l’esecuzione dell’agente stesso costa energia. Tanta energia. Spesso più di quanta il codice che sta ottimizzando ne risparmierà mai. ...

TL;DR Classificare gli hotfix software — le patch in modalità panico che spedisci per riparare qualcosa che si è rotto in produzione adesso — è difficile per il ML: dataset minuscolo (88 entry, 17 categorie), sbilanciamento brutale tra le classi e feature LLM costose. HotCat riformula la feature engineering come un problema di ricerca: NSGA-II fa evolvere maschere binarie su 18 feature, ottimizzando accuratezza, NMI e runtime contemporaneamente. Una data augmentation a due stadi alza la generalizzazione dal 55% al 72%. La frontiera di Pareto offre una configurazione bilanciata: 59% accuratezza, 0,58 NMI, 129 secondi. La cosa più sorprendente: alcune feature fanno attivamente male — eliminarle è sia più veloce che più accurato. Gli hotfix non sono bug normali In un qualsiasi progetto software normale, i bug si accodano. Vengono triagiati, prioritizzati, schedulati negli sprint. Alcuni stanno lì per mesi. ...