원문: x.com | 토론: GeekNews · 댓글 3개

핵심 요약 Karpathy가 3일 전 공개한 Autoresearch 에이전트를 활용해, depth=12 모델 기준으로 약 2일간 자율적으로 약 700개의 변경을 시도하여 검증 손실을 개선하는 20개의 유효한 변경사항을 발견했다. AI가 AI 학습 자체를 자동으로 최적화하는 “자기 개선 루프"의 실증 사례로, 확장된 형식의 강화학습처럼 설명 가능한 연구 자동화 가능성을 보여준다.

커뮤니티 의견

  • @hanje3765: “오토리서치와 에이전트허브를 결합하면 그게 진짜 학계와 연구소 아닐까… RL은 설명 불가능하지만 해당 방식으로 확장하면 무엇이든 설명 가능해지는게 진짜 혁신적”
  • @sea715: “이게 어찌보면 AGI가 오기전 마지막 허들일수도 있겠다라는 생각”
  • @xguru: “이 분은 뭔가 다른 삶을 사는 것 같아요”

💡 실무 포인트: 하이퍼파라미터 튜닝이나 아키텍처 서치를 에이전트 루프로 자동화하는 패턴을 자체 ML 파이프라인에 적용 검토.