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@eliebakouch: 将在 @aiDotEngineer 上谈论自动化AI研究,我们认为前沿模型需要合适的环境来...

X AI KOLs Timeline · 20小时前 缓存

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。

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@MaxForAI: 田渊栋 @tydsh 的创业团队Recursive @Recursive_SI 发布了一个阶段性的成果:自动化AI研究系统 这个系统里AI能自己完成「提出想法→实现→跑实验→验证→根据结果选下一个实验」这一整套研究循环。 结果表明在目标清…

X AI KOLs Timeline · 2026-06-11 缓存

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。

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@eliebakouch: 我们让 Opus 4.7 和 GPT 5.5 在 nanoGPT 优化器快速运行上运行:约1万次运行,14k H200小时,239亿个token。Opus 达到2…

X AI KOLs Following · 2026-05-14 缓存

AI智能体(Opus 4.7 和 GPT 5.5/Codex)自主优化了 nanoGPT 快速运行任务,以2930步的新记录超越了人类基线。博客详细介绍了它们的搜索方法、失败案例,并发布了所有运行数据和代码。

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