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三种开源自动科研 agent 的设计取舍:从 5 分钟单卡循环到 23 阶段流水线
编程
三种开源自动科研 agent 的设计取舍:从 5 分钟单卡循环到 23 阶段流水线
2026-10-03 00:04:57
三个开源自动科研 agent 的工程取舍横评:karpathy/autoresearch 用单文件和固定 5 分钟预算换可比性,AI Scientist 从人类模板走向 v2 的 agentic tree search,AutoResearchClaw 铺开 23 阶段流水线并加引用校验与人工 gate。含三者的改动面、验收方式、成本门槛对照。
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Karpathy 开源 autoresearch:630 行代码让 AI 自己改代码调参跑实验,一晚跑上百个
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Karpathy 开源 autoresearch:630 行代码让 AI 自己改代码调参跑实验,一晚跑上百个
2026-09-12 09:50:17
autoresearch 是 Karpathy 开源的极简 LLM 训练环境:核心训练代码压缩到约 630 行单文件,人类在 program.md 写指令,AI Agent 自行修改 train.py 调整架构与超参并跑 5 分钟训练评估,循环迭代;实测两天跑完约 700 个实验找到 20 个有效改进。
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µP 深度拆解:当调参侠终于破解 scaling 诅咒——从最大更新参数化到万亿参数大模型超参迁移的工程全貌(2026)
编程
µP 深度拆解:当调参侠终于破解 scaling 诅咒——从最大更新参数化到万亿参数大模型超参迁移的工程全貌(2026)
2026-07-19 08:43:41
深度拆解微软/ OpenAI 的 µP(最大更新参数化)理论:从 Tensor Programs 数学框架、为什么标准参数化失效、到 PyTorch mup 库完整实战代码,含 Transformer 层、AdamW 配置、跨尺度超参数迁移验证与生产级 Pipeline。
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