May 17, 2026, 11:40 PM

2026-05-18 06:40:19 +00:00
commit 64944cf004
896 changed files with 310709 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,45 @@
+---
+title: "Autoresearch"
+type: "concept"
+tags: [AI, automatyzacja, machine-learning, karpathy]
+created: 2026-05-14
+updated: 2026-05-14
+sources: ["[[summaries/how-to-deploy-autoresearch]]", "[[summaries/karpathy-llm-wiki-breakdown]]"]
+confidence: high
+---
+
+# Autoresearch
+
+## Definition
+Wzorzec projektowy (i konkretne narzędzie autorstwa Andreja Karpathy'ego), w którym agent AI (LLM) autonomicznie prowadzi badania nad poprawą innego modelu AI. Agent modyfikuje kod źródłowy, przeprowadza eksperymenty i uczy się na ich wynikach bez bezpośredniego udziału człowieka.
+
+## How It Works
+System działa w pętli zamkniętej:
+1. **Instrukcje (Meta-prompt)**: Człowiek definiuje cel i strategię w pliku (np. `program.md`).
+2. **Akcja**: Agent AI modyfikuje plik `train.py`.
+3. **Eksperyment**: Uruchamiany jest krótki (np. 5-minutowy) proces treningowy.
+4. **Ocena**: System porównuje wynik (`val_bpb`) z poprzednim najlepszym rezultatem.
+5. **Wersjonowanie**: Udane zmiany są zatwierdzane przez `git`, budując trwały postęp.
+
+## Key Parameters
+- **Budżet czasowy**: Stały czas na eksperyment (np. 5 min) wymusza szukanie najbardziej efektywnych rozwiązań.
+- **val_bpb**: Obiektywna metryka sukcesu (niższa = lepsza).
+- **Autonomia**: Zdolność agenta do podejmowania setek decyzji bez zatwierdzenia przez człowieka.
+
+## When To Use
+- Przy optymalizacji hiperparametrów modeli.
+- Przy poszukiwaniu nowych architektur sieci neuronowych.
+- W badaniach, gdzie przestrzeń poszukiwań jest zbyt duża dla człowieka.
+
+## Risks & Pitfalls
+- **Halucynacje w kodzie**: Agent może zaproponować kod, który się nie kompiluje lub daje błędne wyniki (rozwiązywane przez pętlę błędu).
+- **Zasoby GPU**: System wymaga ciągłego dostępu do mocy obliczeniowej.
+- **Lokalne minima**: Agent może utknąć w jednej strategii poprawy (wymaga dopracowania meta-instrukcji).
+
+## Related Concepts
+- [[concepts/ai-pipelines]] - Autoresearch to najbardziej zaawansowana forma rurociągu AI.
+- [[concepts/knowledge-compilation]] - Kod modelu jest "kompilowany" przez agenta do coraz lepszej formy.
+
+## Sources
+- [[summaries/how-to-deploy-autoresearch]]
+- [[summaries/karpathy-llm-wiki-breakdown]]