We hebben zojuist 10 GPU's toegewezen om @karpathy's auto-research uit te voeren: We bevinden ons in een tijdperk waarin niche-specifieke agenten hyper trainer en hyper nauwkeurig kunnen worden door een oneindige cyclus van experimentatie. Als je geïnteresseerd bent in het bouwen met autoresearch, stuur ons een DM, we zorgen ervoor dat je $100 aan Cloud GPU-tegoed krijgt. Hier zijn enkele agentverhalen die nu 100x in kwaliteit kunnen verbeteren: + agent simulaties: voer hele overheden, bedrijven en entiteiten van allerlei aard uit + single-objective agents: vertel een agent dat zijn enige missie is om een enkel doel op te lossen, een sociaal-economisch probleem; kijk wat de uitkomsten zijn + mev bot die zijn eigen strategie onderzoekt terwijl je slaapt + token launch scanner die leert wat stijgt en wat niet + lp vault die autonoom optimale bereiken vindt op uni v4 & meteora + yield agent die routes ontdekt over 50 defi protocollen Deze tweet betekent een nieuw tijdperk; we zullen talent ondersteunen dat bereid is om zich bij dit tijdperk aan te sluiten.
Andrej Karpathy
Andrej Karpathy8 mrt, 03:53
Ik heb het "autoresearch" project verpakt in een nieuwe zelfstandige minimale repo als mensen in het weekend willen spelen. Het is in wezen de kern van nanochat LLM-training, teruggebracht tot een versie met één GPU en één bestand van ~630 regels code, dan: - de mens werkt aan de prompt (.md) - de AI-agent werkt aan de trainingscode (.py) Het doel is om je agents te ontwerpen zodat ze de snelste onderzoeksvoortgang oneindig maken zonder enige betrokkenheid van jouw kant. In de afbeelding is elke stip een complete LLM-trainingsronde die precies 5 minuten duurt. De agent werkt in een autonome lus op een git feature branch en accumuleert git-commits naar het trainingsscript terwijl het betere instellingen vindt (met een lagere validatieverlies aan het einde) van de architectuur van het neurale netwerk, de optimizer, alle hyperparameters, enz. Je kunt je voorstellen dat je de onderzoeksvoortgang van verschillende prompts, verschillende agents, enz. vergelijkt. Deel code, deel sci-fi, en een snufje psychose :)
. @BNNBags karpathy x Bags x invisible.
933