整理 ｜华卫“人在睡觉，AI 已经跑完了 100 轮实验。”近日，特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 最近开源了一个叫 autoresearch 的项目，逻辑很简单：给 AI Agent ...

但这就是 Andrej Karpathy 今天凌晨开源的新项目 autoresearch 所做的事。项目上线不到几个小时，他在 X（原 Twitter）上的发布帖浏览量突破百万，GitHub 仓库迅速收获超过 2,500 ...

最近，AI大神 Andrej Karpathy 开源了AI 自主进化的科研循环系统 autoresearch ，能够让 AI ...

每次实验的预算被固定为5分钟，无论使用何种GPU，AI如何修改代码，每次实验都能在相同时间内完成。这样的设计不仅确保了实验的可比性，还让不同的模型、batch size和优化器之间的效果一目了然。

在12小时不间断运行中，AI代理完成了110次代码提交，将模型验证损失从0.862降至0.858。这个看似微小的进步背后，是系统严格执行的优化规则：任何改进必须同时满足损失降低或训练加速的条件。某次提交虽成功降低损失，但因训练时间延长0.7秒被自动回滚，彰显出AI代理对优化目标的精准把控。

XEduHub是一个专为快速、便捷地利用最先进的深度学习模型完成任务而设计的工具库。其设计灵感源自PyTorchHub，旨在以工作流的方式，高效地完成深度学习任务。XEduHub的独特之处在于它内置了大量优质的深度学习SOTA模型，无需用户自行进行繁琐的模型训练。

先不论这个未来是光明还是危险，智能体自动化研究的能力已经逐渐走向了成熟。春节期间，一个名为 FARS 的自动化研究系统，每隔约 2 小时就有一篇论文产出，共生成 244 个研究假设，「肝」出了 100 篇短论文。

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