RNN训练因环境缺陷提前中止

1. 03:21
   AGI Hunt

   独立研究者发现 RNN 训练环境缺陷，提前叫停并拆分任务继续优化

   一位独立研究者在 RNN 训练原计划再运行数天后发现训练环境存在缺陷，为保证安全提前停止训练，并拆分任务继续优化。后续将推进优化器工程、课程顺序设计、辅助损失设计，以及更多 Funsearch 式任务探索。

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