Empacotei o projeto "autoresearch" em um novo repositório minimalista autossuficiente, caso as pessoas queiram brincar durante o fim de semana. É basicamente o núcleo de treinamento do nanochat LLM reduzido a uma versão de um único GPU, um arquivo com cerca de 630 linhas de código, então: - o humano itera sobre o prompt (.md) - o agente de IA itera sobre o código de treinamento (.py) O objetivo é projetar seus agentes para fazer o progresso de pesquisa mais rápido indefinidamente e sem qualquer envolvimento seu. Na imagem, cada ponto é uma execução completa de treinamento de LLM que dura exatamente 5 minutos. O agente trabalha em um loop autônomo em uma branch de recurso do git e acumula commits do git no script de treinamento à medida que encontra melhores configurações (com menor perda de validação no final) da arquitetura da rede neural, do otimizador, todos os hiperparâmetros, etc. Você pode imaginar comparar o progresso de pesquisa de diferentes prompts, diferentes agentes, etc. Parte código, parte ficção científica e uma pitada de psicose :)