Meta FAIR представила с Oxford и UCL замороженных LLM-судей, ранжирующих ML-эксперименты до запуска. Время до результата сократилось с 24 до ~15 часов, а скор на AIRS-Bench вырос с 0.684 до 0.729. Механика. RPMs оценивают 15 кандидатов и запускают только одного — наиболее перспективного. Вместо перебора система предсказывает результат и выполняет выбранный вариант. Цена вопроса. Меньше запусков — меньше GPU-часов. Исследовательский цикл ускоряется: вместо суток задача решается за 15 часов. Не раскрыто, на какой базовой модели проводили сравнение — без этого сложно оценить масштаб заявленных результатов. Что это значит: ИИ-исследования получают фильтр до вычислений — это прямая экономия на железе и более быстрый путь к рабочему результату.