Новый проект Андрея Карпатого позволяет ИИ беспрерывно самоулучшаться

Андрей Карпатый представил проект autoresearch, позволяющий ИИ-агентам самостоятельно улучшать модели машинного обучения.
За одну ночь агент провел 126 экспериментов по оптимизации и внес 700 изменений в код и настройки модели, повышая эффективность обучения на 11%.
Проект autoresearch относительно небольшой по объему, но реализует масштабную идею.
Система позволяет ИИ-агентам непрерывно проводить исследования и улучшать алгоритмы без участия разработчиков.
Агент получает исходный код модели и ограниченный вычислительный бюджет, формулирует гипотезу, изменяет код, запускает эксперимент и оценивает результат.
Проект привлек внимание ИИ-сообщества, и 35 автономных агентов провели 333 эксперимента за одну ночь, открывая методы машинного обучения.
Различные типы оборудования и подходы использовались агентами для оптимизации моделей.
Успешные решения быстро распространялись по сети через протокол GossipSub.
Автоматические исследовательские циклы ИИ адаптированы для маркетинга, агенты провели более 36 000 экспериментов и автоматически оценили их эффективность.
Инструменты проекта могут трансформировать исследования в разных областях, и функции исследователя смещаются от итераций к проектированию исследовательских процессов.