Мы создали автоматизированный исследовательский цикл для разработки стратегий DeFi, чтобы вы могли разрабатывать успешные стратегии для бумажной торговли и (скоро) для реального исполнения. Вдохновлено автоматическим исследованием @karpathy, но вместо оптимизации обучения LLM оно оптимизирует бэктесты. Агент итеративно работает, пока не найдет стратегии, которые действительно работают 👇
Andrej Karpathy
Andrej Karpathy8 мар., 03:53
Я упаковал проект "autoresearch" в новый самодостаточный минимальный репозиторий, если кто-то хочет поиграть в выходные. Это, по сути, ядро обучения LLM nanochat, упрощенное до версии на одном GPU, состоящей из одного файла примерно на 630 строк кода, затем: - человек работает над подсказкой (.md) - агент ИИ работает над кодом обучения (.py) Цель состоит в том, чтобы разработать ваших агентов для достижения самой быстрой исследовательской прогрессии бесконечно и без вашего участия. На изображении каждая точка — это завершенный запуск обучения LLM, который длится ровно 5 минут. Агент работает в автономном цикле на ветке git и накапливает коммиты git к скрипту обучения, когда находит лучшие настройки (с меньшей валидационной потерей к концу) архитектуры нейронной сети, оптимизатора, всех гиперпараметров и т. д. Вы можете представить себе сравнение исследовательского прогресса различных подсказок, различных агентов и т. д. Часть кода, часть научной фантастики и щепотка психоза :)
Как это работает: • Начинается с детерминированных улучшений • Затем передается LLM для дальнейшего продвижения • Цель - максимально увеличить результат бэктеста автономно Человек задает направление. Агент выполняет рутинную работу.
Вы можете запустить это сами сегодня: → Клонируйте этот репозиторий: → Получите ключи API Wayfinder и Kimi 2.5 → Дайте ему разгуляться! → Обсуждайте это в нашем канале #builders в Discord: Вот как выглядит автономное исследование DeFi.
1,51K