Právě jsme přidali 10 GPU pro spuštění automatického vyhledávání @karpathy: Žijeme v době, kdy se agenti specifičtí pro specifickou niku mohou stát hypertrenéry, hyperpřesnými skrze nekonečnou smyčku experimentování. Pokud máte zájem stavět s autoresearchem, napište nám do zpráv, zajistěme vám to s 100 $ kreditů na cloudové GPU. Zde je jen několik příběhů agentů, jejichž kvalita se nyní může zlepšit stonásobně: + simulace agentů: provozujte celé vlády, firmy a subjekty všeho druhu + agenti s jediným cílem: řekněte agentovi, že jeho jediným úkolem je vyřešit jediný cíl, socioekonomický problém; Podívejte se, jaké jsou jeho výsledky + mev bot, který si během spánku zkoumá vlastní strategii + skener na spuštění tokenů, který zjistí, co pumpuje a co ne + LP vault, který autonomně najde optimální dosahy na uni v4 a meteora + yield agent, který objevuje trasy napříč 50 defi protokoly Tento tweet znamená novou éru; Podpoříme talenty, které jsou ochotné se do této éry zapojit.
Andrej Karpathy
Andrej Karpathy8. 3. 03:53
Projekt "autoresearch" jsem zabalil do nového samostatného minimálního repozitáře, pokud by si lidé chtěli zahrát o víkendu. V podstatě jde o tréninkové jádro nanochat LLM zredukované na verzi s jedním GPU a jedním souborem ~630 řádků kódu, pak: - člověk iteruje na zadání (.md) - AI agent iteruje na tréninkovém kódu (.py) Cílem je inženýrsky nasměrovat své agenty tak, aby dělali nejrychlejší výzkumný pokrok neomezeně dlouho a bez vašeho zapojení. Na obrázku je každý bod kompletní tréninkový běh LLM, který trvá přesně 5 minut. Agent pracuje v autonomní smyčce na větvi funkcí git a shromažďuje git commity do trénovacího skriptu, jakmile najde lepší nastavení (s menšími ztrátami validace na konci) architektury neuronové sítě, optimalizátoru, všech hyperparametrů atd. Můžete si představit porovnávat pokrok výzkumu různých zadání, různých agentů atd. Částečně kód, částečně sci-fi a špetka psychózy :)
. @BNNBags karpathy x Tašky x neviditelné.
908