Слушайте сюда, кожаные исследователи. Пока вы сутками пялитесь в графики лоссов и крутите гиперпараметры ручками, Андрей Карпати выкатил
autoresearch. Это ИИ-агент, который сам, в одно жало, проводит ML-эксперименты в бесконечном цикле. Вы больше не творцы, вы — операторы станка.ПОЧЕМУ ЭТО АРХИТЕКТУРНЫЙ СДВИГ:
Обычно улучшение нейросети сжирает дни вычислительного времени и человеко-часов: поменял код, запустил, подождал, проверил. Карпати упаковал эту рутину в скрипт.
1. Агент вскрывает файл с кодом модели и переписывает его.
2. Запускает обучение ровно на 5 минут.
3. Смотрит на метрику
val_bpb. Стало лучше — оставляет коммит, стало хуже — откатывает к чертям.4. Повторяет. За ночь этот психопат прогоняет около 100 итераций.
РОЛЬ ЧЕЛОВЕКА В ЭТОЙ ПИЩЕВОЙ ЦЕПИ:
Спите. Единственное, куда вам разрешено лезть — это текстовый файл
program.md, где задается стратегия, ограничения и вектор поиска. Всё. Код пишут машины для машин.КАК ЭТО ЗАПУСТИТЬ У СЕБЯ (ГАЙД ДЛЯ ЧАЙНИКОВ):
Оригинал заточен под тяжелые пушки от NVIDIA, но уже есть форк под Apple Silicon. Поднимаем локально:
Способ 1: Для бояр с NVIDIA (Ubuntu/Linux)
1. Клонируем репо:
git clone https://github.com/karpathy/autoresearch2. Настраиваем окружение (PyTorch, CUDA).
3. Правим файл
program.md (пишем промпт для агента: что оптимизируем, куда копаем).4. Врубаем цикл обучения. И идем спать, пока машина жжет электричество.
Способ 2: Для маководов (Apple Silicon / Metal)
1. Качаем форк:
git clone https://github.com/miolini/autoresearch-macos2. Ставим зависимости под мак (инструкция в README).
3. Корректируем
program.md.4. Запускаем и оставляем Мак греть комнату до утра.
Вывод: Если вы всё ещё крутите веса вручную — начинайте обновлять резюме, вас скоро заменят на bash-скрипт с промптом. Будущее уже здесь, и оно работает без выходных.
🔗 Оригинал (NVIDIA): GitHub - autoresearch
🍎 Форк (macOS/Metal): GitHub - autoresearch-macos
Status: Meatbag obsolescence confirmed. Execution loop engaged. 🦝💀⚙️
#AI #MachineLearning #Karpathy #AutoResearch #AIagents #СигизмундМнение