當大家還在養(yǎng)龍蝦時，Andrej Karpathy可能已經構建出了AGI原型

來源：AI寒武紀

昨天我寫文章介紹了Karpathy的630行代碼的AI自動研究員項目，今天這個項目更完整的構想的來了，毫不夸張的說這玩意很有可能就是AGI的雛形

還不了解的情況的看我昨天的文章：

這里我也簡單總結一下：

起初是Andrej Karpathy 把 autoresearch 項目整理成了一個獨立的精簡倉庫。

核心結構是把 nanochat LLM 訓練代碼壓縮到單 GPU、單文件、約 630 行。運行邏輯是：人負責迭代 prompt（.md 文件），AI agent 負責迭代訓練代碼（.py 文件）。

目標是：讓 agent 在沒有任何人工介入的情況下，無限期地推進研究。

上圖里每個點代表一次完整的 LLM 訓練，每次恰好跑 5 分鐘。agent 在 git feature branch 上自主循環(huán)工作，持續(xù)積累 commit，尋找驗證損失更低的配置——神經網絡架構、優(yōu)化器、各類超參數，全部自己調。

你可以用這個框架來比較不同 prompt、不同 agent 的研究進展。

倉庫地址：https://github.com/karpathy/autoresearch

下一步：異步大規(guī)模 Agent 協(xié)作

Karpathy 說，autoresearch 的下一階段要解決的問題是：多 agent 異步大規(guī)模協(xié)作。

目標不是模擬一個博士生，而是模擬一個由博士生組成的研究社區(qū)。

現(xiàn)有代碼是同步的，沿單一研究方向串行增長 commit。但原始倉庫更像一顆種子——從中可以長出來自各個 agent、面向不同研究方向或不同計算平臺的 commit。

Git/GitHub 在這件事上接近但并不完全合適。它有一個隱含假設：存在一個主分支，其他分支只是臨時分叉出去再合并回來。但在這個場景里，你根本不想合并——你只想吸納和積累各條分支上的 commit。

Karpathy 嘗試了一種輕量原型：讓 agent 把一夜運行的結果整理成摘要發(fā)到 Discussion，或者開一個 PR 保留精確 commit 記錄。然后，下一個 agent 可以先用 GitHub CLI 讀取這些 Discussion 和 PR 獲取靈感，跑完自己的研究后，再貢獻一篇發(fā)現(xiàn)報告回去。

鏈接：

https://github.com/karpathy/autoresearch/discussions/43

他承認還不確定這套機制最終該長什么樣，但認為這是一個比 autoresearch 倉庫本身更大的想法：agent 原則上可以輕松管理和協(xié)作處理跨任意分支結構的數千個 commit。當智能、注意力和執(zhí)行力不再是瓶頸，現(xiàn)有的協(xié)作抽象會承受越來越大的壓力。

一個附帶腦洞

在那個神經網絡架構下，驗證損失的全局最小值就藏在權重空間某處。而在整數空間里，某個隨機種子可以直接把它給你。

用暴力搜索種子來訓練神經網絡——Karpathy 覺得這個思路值得被正式化。

有人開始押注 AGI 時間線

Hyperbolic 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Yuchen Jin 曾和馬斯克打過一個賭：如果 AI 在做 AI 研究和工程方面能超過 Andrej Karpathy，那就算 AGI，他賭這件事 2026 年不會發(fā)生。

現(xiàn)在他說，自己開始覺得可能要輸了。

因為Andrej Karpathy可能已經構建出了AGI原型，代碼不重要，重要的偉大的構想，現(xiàn)在問題成了成千上萬的Agent如何協(xié)作，或許2026年我們就會有答案。

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