🌗 使用 Autoresearch 重啟舊研究：AI 代理人的自動化實驗之旅
➤ 當 AI 接手瑣碎的研究流程：從概念驗證到 54% 的效能躍升
✤ https://ykumar.me/blog/eclip-autoresearch/
本文記錄了作者如何利用「Autoresearch」理念，透過 Claude Code 代理人對一項擱置已久的 eCLIP 研究進行自動化改良。作者將任務拆解為明確的實驗循環，讓 AI 代理人在受限的沙盒環境中反覆執行「假設、修改、訓練、評估、提交或撤銷」的流程。在不到一天的時間裡，AI 代理人成功完成了 42 次實驗，透過調整超參數與修正程式錯誤，將模型指標（Mean Rank）大幅提升了 54%。這場實驗證明，在搜尋空間明確的情況下，LLM 代理人能高效處理繁瑣的優化工作，但在面對複雜架構變更時仍需人類的引導。
+ 這正是我們所需要的！將工程師從無聊的超參數調整中解放出來，讓他們專注於更有創意的架構思考。
+ 很真實的實驗紀錄，最後提到 Age
#機器學習 #AI 代理人 (Agents) #自動研究 (Autoresearch) #CLIP 模型