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Anubhav
かつては以下のウェブサイト全体をクロールする:
Pythonスクリプトです。
劇作家かセレニウムか。
代理ローテーション。
レートリミットの論理。
エラーハンドリング。
なぜ47ページが403を返したのか、3時間もデバッグしました。
今ではAPIコールは1つだけです。
この問題を解決するために何百万ドルも集めたウェブスクレイピングのスタートアップは、結局一つのエンドポイントになってしまいました。
「ウェブサイトデータの抽出」に500ドルを請求するフリーランサーは、/crawlコマンドでビジネスモデル全体を失ってしまいました。
HTMLです。値下げ。JSON。フォーマットを選んでください。台本はなし。ブラウザも使えません。頭痛もありません。
ウェブスクレイピング業界全体が一行のコードに縮小されてしまいました。
誰かがこれを使って金曜日までに全ての競合他社のウェブサイトをクローンするだろう。💀
3月11日 05:51
新しい/crawlエンドポイントの導入 - API呼び出し1回でサイト全体がクロールされました。
台本はなし。ブラウザ管理もありません。コンテンツはHTML、Markdown、またはJSONで書かれています。
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今ちゃんと聞いてる?
KarpathyはAIエージェントが独自のML研究を行うリポジトリをオープンソース化しました。自律的に。ループの中だ。寝ている間に。
630行のコード。グラフのすべての点が、完全なLLMトレーニングランを示しています。
AIはアーキテクチャを選び、ハイパーパラメータを調整し、コードをコミットし、また最初からやり直します。
人間の関与はない。
あなたはUdemyのコースで6ヶ月間学習率を調整することを学びました。
このエージェントは朝のコーヒーの前に50回もやってくれます。
インターネットのディープラーニングを教えた人は、研究者を自動化しただけです。
機械学習の博士号取得者たちは、自分の論文が単一のGPUでの5分間のトレーニングランだったことを知ることになるでしょう。
3月8日 03:53
週末に遊びたい人がいるなら、その「autoresearch」プロジェクトを新しい自己完結型ミニマルリポジトリにまとめました。基本的にはnanochatのLLMトレーニングコアを、単一のGPUと約630行のファイルバージョンに絞ったものです。
- 人間がプロンプト(.md)を反復する
- AIエージェントがトレーニングコードを反復する(.py)
目標は、エージェントが無期限に、そしてあなた自身の関与なしに最速で調査を進めるよう設計することです。画像では、各点がちょうど5分間の完全なLLMトレーニングランです。エージェントはgitの機能ブランチ上で自律ループで動作し、ニューラルネットワークアーキテクチャや最適化装置、すべてのハイパーパラメータなどのより良い設定(最終的に検証損失が低い)を見つけることで、gitコミットをトレーニングスクリプトに蓄積します。異なるプロンプトやエージェントの研究進捗を比較することを想像してみてください。
コードの一部、SF、そして少しの精神病:)
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