Autocercetarea lui Karpathy este un lucru important. 630 de linii de python. un GPU. Un indicator. Scrii instrucțiuni într-un fișier markdown. un agent AI modifică codul de antrenament, rulează un experiment de 5 minute, verifică dacă scorul s-a îmbunătățit, păstrează sau aruncă, repetă. ~12 experimente pe oră. ~100 peste noapte. Du-te la culcare. Te trezești cu un model mai bun. Îndrept asta spre sistemul meu de memorie. Las să ruleze peste noapte, optimizând scorul de recall și pragurile de încredere în timp ce dorm. Partea interesantă nu este automatizarea. Asta a spus Karpathy despre schimbarea rolului. Nu mai scrii Python. Scrii instrucțiuni de reducere pentru un agent. Cu cât instrucțiunile sunt mai bune, cu atât rezultatele sunt mai bune. Sună cunoscut dacă ai construit împreună cu agenți. Tobi Lutke îl rula deja pe un model mai mic. Îmbunătățire de 19%. modelul mic optimizat pentru agenți a învins unul mai mare, configurat manual. Urmărim cum bucla de cercetare se închide în timp real. Am discutat pe @modernmarket_