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Poetiqのメタシステムがモデルに依存しないハーネスを自動構築、ファインチューニングなしでLiveCodeBench Pro上の全LLMを改善

Poetiqは、メタシステムがLiveCodeBench Pro（LCB Pro）において、ファインチューニングやモデル内部へのアクセスなしに、Gemini 3.1 Proのみを使用して推論ハーネスを自動構築・最適化した結果、新たな最先端性能を達成したと発表した。同じハーネスをGPT 5.5 High、Kimi K2.6、Gemini 3.0 Flashなど7つのモデルに修正なしで適用したところ、すべてのモデルで改善が見られた。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
Poetiqのメタシステムがモデルに依存しないハーネスを自動構築、ファインチューニングなしでLiveCodeBench Pro上の全LLMを改善
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  • Poetiqのメタシステムは、再帰的自己改善によりタスク固有のハーネスを自動構築し、ファインチューニングやモデル内部へのアクセスを必要としない。
  • GPT 5.5 HighはLCB Pro（25Q2）で89.6%から93.9%に向上。Gemini 3.1 Proは78.6%から90.9%にジャンプ。
  • ハーネスはモデルに依存しない：Gemini 3.1 Proのみで最適化されたが、テストされた他の全モデル（オープンウェイトとプロプライエタリの両方）を改善した。
  • Gemini 3.0 Flashのような小型モデルでも10ポイント向上（72.3%→82.3%）、より大型で高価なモデルを凌駕した。

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