カーパシーの自動研究は大きな話題です。 630本のパイソン。GPUは1つ。一つの指標です。 Markdownファイルに命令を書きます。AIエージェントが訓練コードを修正し、5分間の実験を行い、スコアが改善したかを確認し、保持するか破棄するかを繰り返します。 1時間あたり~12件の実験。~100ドル、一晩で。 寝なさい。目覚めると、より良いモデルが現れます。 これは記憶システムに向けられている。寝ている間に一晩中、想起スコアや自信の閾値を最適化して動かしました。 面白いのは自動化ではありません。それはカルパシーが役割転換について言ったことです。もうPythonを書いているわけではありません。エージェントのためにマークダウンの指示を書いているのです。指示が良ければ良いほど、結果も良くなります。 エージェントと一緒に建築をしているなら、聞き覚えがある話ですね。 トビ・ルトケはすでに小型モデルでこのゲームを使いました。19%の改善。エージェント最適化型の小型モデルは、手動構成の大型モデルを上回りました。 私たちは研究ループがリアルタイムで閉じていくのを見守っています。 @modernmarket_で話し合いました