オープンソースの可視化ラボ「Model-Booster」が公開、LLMがニューラルネットワークの重みを直接コーディング

オープンソースプロジェクト「Model-Booster」が可視化実験環境を公開した。Claude Opusを活用して小型ニューラルネットワークの重みコードを直接記述するため、勾配降下法による学習を必要としない。ユーザーはブラウザ上でスライダーを操作して重みをブレンドし、約17万（170k）パラメータの未学習多層パーセプトロン（MLP）がボールキャッチ、障害物回避、迷路探索などのミニゲームで見せる挙動の変化をリアルタイムに観察できる。ローカル環境ではClaude Code CLIを呼び出して重みの記述とテスト評価を実行し、1回の生成には通常数分を要する。