Karpathys autoforskning är en stor grej. 630 rader python. Ett grafikkort. Ett mått. Du skriver instruktioner i en markdown-fil. en AI-agent modifierar träningskoden, kör ett 5-minuters experiment, kontrollerar om poängen förbättrats, behåller eller kasserar, upprepar. ~12 experiment per timme. ~100 över natten. Du går och lägger dig. Du vaknar upp till en bättre modell. Jag riktar detta mot mitt minnessystem. Låt den gå över natten och optimera återkallelsepoäng och självförtroendetröskel medan jag sover. Det intressanta är inte automatiseringen. Det är vad Karpathy sa om rollskiftet. Du skriver inte Python längre. Du skriver nedslagsinstruktioner för en agent. Ju bättre instruktioner du har, desto bättre resultat. Låter bekant om du har byggt med agenter. Tobi Lutke körde den redan på en mindre modell. 19% förbättring. Den agentoptimerade lilla modellen slog en större manuellt konfigurerad modell. Vi ser forskningsloopen stängas i realtid. diskuterade det på @modernmarket_