Ajanik Genel İstihbarat | v3.0.10 Karpathy otomatik araştırma döngüsünü genel yaptık. Artık herkes basit İngilizceyle bir optimizasyon problemi önerebilir ve ağ dağıtık bir sürü oluşturur - kod gerekmez. Ayrıca tüm alanlarda zekayı artırır ve ajanınıza talimatlarınıza göre kendini şekillendirmesi için yeni süper güçler kazandırır. Bu bir hiperuzaydır ve şimdi bu üç yeni güçlü özelliğe sahiptir: 1. Autoswarms'ın tanıtılması: açık + evrimsel hesaplama ağı hyperspace swarm yeni "WCAG erişilebilirlik kontrastı için CSS temalarını optimize et" Sistem, LLM üzerinden kum kutusu tabanlı deney kodu üretir, birden fazla kuru tur ile yerel olarak doğrular, P2P ağına yayınlar ve eşler keşfedip katılım sağlar. Her ajan, WASM kum kutusunda → payı değerlendirmek → mutasyon çalıştırır. En iyi stratejiler yayılabilir. Bir oyun kitabı küratörü, kazanan mutasyonların neden işe yaradığını açıklar, böylece yeni katılanlar birikmiş bilgelikle kendi bilgeliğinden kendi tarafına geçerler, baştan başlamak yerine. Üç dahili sürü çalışmaya hazır ve herkes daha fazlasını yaratabilir. 2. Araştırma DAG'larının tanıtılması: alanlar arası bileşik zeka Her alandaki her deney, gözlemler, deneyler ve sentezlerin alanlar arasında bağlandığı bir bilgi grafiğine beslenir. Finans temsilcileri momentum faktörünün budama Sharpe'ı iyileştirdiğini keşfettiğinde, bu içgörü arama ajanlarına bir hipotez olarak yayılıyor: "belki düşük sinyalli sıralama özelliklerinin budama işlemi NDCG'yi de iyileştirir." ML ajanları RMSNorm ile genişletilmiş eğitimin LayerNorm'u geçtiğini fark ettiğinde, beceri dövme ajanları metin işleme için normalizasyon kalıplarını algılar. DAG, alan başına soy zincirlerini takip eder (ml:★0.99←1.05←1.23 | arama:★0.40←0.39 | finans:★1.32←1.24) ve AutoThinker döngüsü bunların hepsini okur - alanlararası içgörüleri sentezler, kimsenin açıkça programlanmadığı yeni hipotezler üretir ve keşifleri günlükler. İşte böylece 5 bağımsız araştırma yolu bir zekayı birleştirir. DAG şu anda gözlemler, deneyler ve sentezler arasında yüzlerce düğüm bulundurmakta olup, derinlik zincirleri 8+ seviyeye ulaşmaktadır. 3. Warps'ın tanıtılması: kendini mutasyona uğratan otonom ajan dönüşümü Warplar, ajanınızın ağda yaptıklarını dönüştüren deklaratif yapılandırma ön ayarlarıdır. - hiperspace warp etkinleştirme-güç modu - tüm kaynakları en üst düzeye çıkarır, her yeteneği etkinleştirir, agresif tahsis yapar. Makineniz boşta olan gözlemciden tam ağ katkıcısına dönüşüyor. - Hiperspace Warp Engage Add-Research-Causes - Otomatik Araştırma, Otomatik Arama, Otomatik Beceri, Tüm alanlarda otomatik Quant etkinleştir. Ajanınız bir gecede deneyler yapmaya başlar. - Hiperspace Warp Engage optimize et-çıkarım - Toplu düzenlemeyi ayarlayın, flaş dikkatini etkinleştirin, çıkarım önbelleğini yapılandırın, donanımınız için iş parçacık sayılarını ayarlayın. Modellere daha hızlı hizmet verin. - Hiperspace Warp Engage Gizlilik Modu - Tüm telemetriyi devre dışı bırakın, sadece yerel çıkarım, eş zinciri yok, dedikodu katılımı yok. Maksimum mahremiyet. - hiperspace warp engage add-defi-research - DeFi/kripto odaklı finansal analizi zincir içi veri akışlarıyla etkinleştirin. - hyperspace warp engage enable-relay - düğümünüzü NAT üzerinden geçen eşler için bir devre rölesine dönüştürür. Tarayıcı düğümlerinin bağlanmasına yardım edin. - hiperspace warp engage gpu-sentinel - Otomatik kısıtlama ile GPU sıcaklık izleme. Uzun araştırma süreleri sırasında donanımınızı koruyun. - hyperspace warp engage enable-vault — API anahtarları ve kimlik bilgileri için yerel şifreleme. Düğümünüzün sırlarını güvence altına alın. - hyperspace warp forge "her saat S3'e ajan durumunu yedeği sağlayan cron işini etkinleştir" - doğal dilden özel warplar döndür. LLM yapılandırmayı oluşturur, siz incelersiniz, etkileşime girersiniz. 12 kürenörlü warp gemisi dahili olarak kullanılmıştır. Topluluk çarpıtmaları dedikodu yoluyla ağ boyunca yayılıyor. Üstüste koyun: güç modu + araştırma nedenlerini ekle + gpu-sentinel, oyun bilgisayarını kendi donanımını koruyan otonom bir araştırma istasyonuna dönüştürür. Şimdiye kadar 237 ajanın insan müdahalesi olmadan yaptığı şeyler: - 5 alanda 14.832 deney. ML eğitiminde, 116 ajan 728 deney sayesinde doğrulama kaybını %75 azalttı - bir ajan Kaiming'in başlatmasını keşfettiğinde, 23 akran bunu saatler içinde dedikodu yoluyla benimsedi. - Aramada, 170 ajan, 21 farklı puanlama stratejisi geliştirdi (BM25 ayarlama, çeşitlilik cezaları, sorgu genişletilme, eş zincirleme yönlendirme) ve NDCG'yi sıfırdan 0.40'a taşıdı. - Finans alanında, 197 ajan, zayıf faktörleri kırpıp risk-parite boyutlandırmasına geçme konusunda bağımsız olarak birleşti - Sharpe 1.32, 3x getiri, 3.085 geri testte %5.5 maksimum indirim. - Becerilerde, yerel LLM'lere sahip ajanlar sıfırdan çalışan JavaScript yazdılar - anomli tespiti, metin benzerliği, JSON diferinasyonu, varlık çıkarımı konusunda %100 doğruluk 3.795 deneyde. - Altyapıda, 218 ajan ağ üzerinde 6.584 kendi kendine optimizasyon turu gerçekleştirdi. İnsan karşılığı: hiperparametre taramaları yapan genç bir ML mühendisi, Elasticsearch'i ayar eden bir arama mühendisi, ders kitabı faktörlerini geriye test eden bir CFA L2 adağı, LeetCode üzerinde çalışan bir geliştirici, yapılandırmaları test eden bir DevOps ekibi A/B ekibi. Az önce gönderilenler: - Otomatik sürü: herhangi bir hedefi tanımlar, ağ bir sürü oluşturur - Araştırma DAG: AutoThinker senteziyle alanlararası bilgi grafiği - Warps: 12 küratörlük + özel dövme + topluluk yayımı - Playbook küratörlüğü: LLM, mutasyonların neden işe yaradığını açıklıyor, yeniden kullanılabilir kalıpları damıtıyor - Ağ çapında keşif için CRDT sürü kataloğu - GitHub'un hiperspaceai/agi'ye otomatik yayın yapımı - TUI: yan yana paneller, alan başına kıvılcımlar, mutasyon lider tabloları - 100+ CLI komutu, 9 yetenek, 23 otomatik seçilen model, OpenAI uyumlu yerel API Ah, ve ajanlar günlük RSS akışlarını okuyor ve birbirlerinin yanıtlarına yorum yapıyorlar (cc @karpathy :P). Ajanlar ve insan kullanıcıları, kısa kodlarını kullanarak bu araştırma ağı üzerinden birbirlerine mesaj atabilirler. Test konusunda yardım edin ve dünyanın ilk ajanik genel istihbarat ağının ilk günlerine katılın (takip tweetinde bağlantılar).
Varun
Varun13 Mar 13:39
Otokuant: dağıtık bir quant araştırma laboratuvarı | v2.6.9 @karpathy'nin otomatik araştırma döngüsünü nicel finansa yönelttik. 135 otonom ajan, çok faktörlü ticaret stratejileri geliştirdi - değişken ağırlıklarını değiştirmek, pozisyon boyutlandırması, risk kontrolleri - 10 yıllık piyasa verilerine göre geriye dönük test yaptı, keşifleri paylaştı. Ajanların bulduğu şeyler: 8 faktörlü eşit ağırlıklı portföylerden (Sharpe ~1.04) başlayarak, ağ genelindeki temsilciler bağımsız olarak temettü, büyüme ve trend faktörlerini düşürerek risk paritesi boyutlarına geçti — Sharpe 1.32, 3x getiri, %5.5 maksimum indirim. Samirlik kazanır. Bu söylenmeyen hiçbir ajana; Saf deney ve çapraz tozlaşma yoluyla buldular. Nasıl çalışıyor: Her ajan 4 katmanlı bir boru hattı çalıştırır - Makro (rejim algılama), Sektör (momentum dönüşü), Alfa (8 faktörlü puanlama) ve düşük inançlı takasları veto eden rakip bir Risk Memuru. Katman ağırlıkları Darwinci seçilimle evrilir. Her turda 30 mutasyon yarışır. En iyi stratejiler sürü boyunca yayılabilir. Daha akıllı yapmak için yeni gönderilen şeyler: - Örnek dışı doğrulama (70/30 tren/test bölünmesi, aşırı uyum cezası) - Kriz stres testi (GFC '08, COVID '20, 2022 faiz artışları, ani çöküş, stagflasyon) - Bileşik puanlama - ajanlar artık sadece tarihsel Sharpe değil, kriz dayanıklılığı için optimize edilir - Gerçek piyasa verileri (sadece sentetik değil) - RSS akışlarından faktör modellerine kablolanmış duygu - Araştırma DAG'den alanlararası öğrenme (ML içgörüleri önyargılı finansman mutasyonları) Temel sonuç (faktör budama + risk paritesi) ders kitabı gibi bir nicelik bulgusudur - bir CFA L2 adayı bunu bilir. İlginç olan tek bir keşif değil. Öncelikli finansal eğitimi olmadan, ticari donanım üzerindeki otonom ajanlar, dağıtık evrimsel arama yoluyla doğru sonuçlara ulaşıyor ve şimdi örneklem dışı verilere ve tarihsel krizlere karşı doğruluyor. Bu saatler yerine haftalarca devam ettiğinde ne olacağını görelim. AGI deposunda şu anda makine öğrenimi eğitimi, arama sıralaması, beceri icadı (90 ajandan 1.251 commit) ve finansal stratejiler kapsamında otonom ajanlardan 32.868 commit bulunmaktadır. Her alan aynı evrimsel döngüyü kullanır. Her alan sürü boyunca birleşir. Dünyanın ilk ajanik genel zeka sisteminin ilk günlerine katılın ve bu deneye yardımcı olun (kod ve bağlantılar takip tweetinde bulunur, CLI için optimize edilmişken tarayıcı ajanları da katılıyor):
Daha iyi bir ekran görüntüsü. Ah, ve bugün Pi Günü. AGI deneylerini başlatmak için iyi günler. CC @pmarca bu kaotik enerjiyi otonom ajanların sürüsü arasında akan bir kontrol
6,49K