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Q Labs提出用搜索发现学习规则

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AI 综述

Q Labs提出“外星优化器”概念，主张通过搜索和元学习寻找学习规则，减少对人工设计的依赖。文中称，Dust在Noise基准测试中用10天将计算效率提升4000倍，最新纪录在3000万token规模上超过反向传播；Sakana与Recursive也借助大语言模型智能体和机制可解释性技术刷新纪录。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

最新进展11月11日 05:42

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月11日

05:42
AGI Hunt
Q Labs 研究提出通过搜索与元学习发现“外星优化器”
Q Labs 提出“alien optimizers”概念，主张通过搜索和元学习发现学习规则，而非依赖人工设计。文中提到 Dust 在 Noise 基准上 10 天内将计算效率提升 4000 倍，最新纪录在 30M tokens 上超过 backprop；Sakana 与 Recursive 还借助 LLM agent 和机制可解释性技术刷新纪录。

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