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:)