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第三,$ curl -fsSL https://nvidia.com/nemoclaw.sh | bash
此外,The aspect ratio discovery in Phase 2 is a good example. Sequentially, the agent might have tried AR=64, seen no improvement, and moved on to other ideas. In parallel, it tested AR=64, 72, 80, 90, 96, and 112 at once, immediately saw the trend, and zeroed in on AR=96. One wave instead of six sequential experiments.,更多细节参见QuickQ首页
最后,与任何LLM项目一样,前90%的工作非常顺利,几乎不需要我干预。最后10%则进展缓慢。这是一次有趣的实验,展示了LLM智能体如何以结构化的方式推动机器学习研究。当搜索空间明确定义时,Autoresearch中提出的“提交或回滚”循环是一种出奇有效的搜索策略。但当智能体涉足“未知的未知”领域时,优化循环就崩溃了。
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