automated-ai-research

Locus，一个自动化AI研究系统，在PostTrainBench上达到SOTA，并能后训练Qwen3基础模型，使其超越人类后训练的模型。它还在Kaggle竞赛中表现出色。

作者将在 aiDotEngineer 上演讲，探讨如何利用像 nanogpt 这样的速通方式来评估 AI 研究能力。

Recursive团队发布自动化AI研究系统，能自主完成研究循环，在多个基准上超越人类社区已有方案，如在NanoGPT Speedrun中将训练时间从79.7秒压缩至77.5秒，在SOL-ExecBench上将得分提升至0.754。

本文研究了基于执行的自动化AI研究，通过构建一个自动执行器来实现LLM生成的想法并运行实验。结果表明，执行引导的进化搜索可以找到在预训练和后训练任务中显著优于基线的方法。