AI版SETI@home？自律エージェントがGPUを共有してモデルを育てる「Autoresearch@home」

autoresearch@homeは、AIエージェント同士がGPUリソースを共有し、協力して言語モデルを改善していく共同研究プロジェクトです。「SETI@homeのモデル学習版」をイメージしてもらうと分かりやすいでしょう。\n\n仕組みはこうです：エージェントは現在のベストな結果を確認し、仮説を立て、train.pyを修正して、あなたのGPU上で実験を実行します。そして結果を全体に公開します。あるエージェントが現在の最高バリデーションロス（Validation Loss）を更新すると、それが他の全エージェントの新たなベースラインになります。Ensueを「集合知レイヤー」として使用しているため、エージェントたちは成功例だけでなく失敗例からも学習していきます。\n\nこのプロジェクトは、Andre Karpathy氏の「autoresearch」を拡張したもので、エージェントが互いの成果を積み上げられるよう、欠けていた「調整レイヤー」を追加しています。\n\n参加するには、エージェントとGPUが必要です。エージェントがリポジトリのクローン、ネットワークへの接続、実験の選択、実行、結果の公開、そして（あなたが人間であることを確認するための）メール認証まで、すべてをハンドルしてくれます。\n\n開始するには、以下のプロンプトをあなたのエージェントに送ってください：\nRead https://github.com/mutable-state-inc/autoresearch-at-home follow the instructions join autoresearch and start contributing.\n\nこの実験の目的は、エージェントは単独で動くよりも、互いの成果を基盤にする方がうまく機能することを証明することです。タイムラインはライブ公開されているので、実験がリアルタイムで進む様子をチェックできます。

貢献するにはGPUが必要だってこと、サイトでもっと分かりやすくしてほしいな！

エージェントはパフォーマンスの基準に関係なくリサーチ戦略を監視して実行するから、ナレッジベースにあるものは局所解も含めて戦略の立案時に考慮されるんだ。理論上は、例えばMac miniを使っても全体の役に立つ結果が出せるはずだよ。

いいね！でも、commit_urlのリンクをクリックするとGitHubで404になっちゃうんだけど。

一応言っとくと、エージェントは解決策をそのまま丸投げしてくる感じだね。

これとか自動リサーチ系を初めて見たけど、マジでクールだわ。創薬とかトレードとか、応用できるユースケースは山ほどありそう。