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第三，Disp "INSTRUCTIONS?"
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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。
展望未来，NanoGPT Slowrun的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。