一份关于“循环工程”的指南解释了AI代理如何通过用自动化循环替换手动迭代来执行自主机器学习研究。文章详细介绍了Andrej Karpathy的开源仓库`autoresearch`以及作为该模式验证工件的`Bilevel Autoresearch`论文。

  • Karpathy于2026年3月7日发布了`autoresearch`，这是一个MIT许可的工具，允许代理在保持评估工具固定的同时编辑训练代码，从而防止自我欺骗。
  • 在GPT-2级代码的测试中，该循环在两天内运行了约700次实验，识别出20项真正的改进，将训练时间缩短了11%。
  • Shopify首席执行官Tobi Lütke报告称，在对内部模型使用相同工具进行37次夜间实验后，取得了19%的改进。
  • `Bilevel Autoresearch`论文引入了一个修改内循环搜索机制的外循环，其验证字节位数的下降幅度是单一循环的五倍。

这些循环允许AI通过不断提出更改、根据严格指标验证结果并仅保留有效改进来自主优化模型或代码。