刚刚，Karpathy惊呼“后AGI”！AI通宵狂改110次代码，他去蒸桑拿

新智元03-08

新智元报道编辑：犀牛【新智元导读】Karpathy让Agent通宵跑了110次实验把模型练强后说了句“去桑拿了”，然后开源630行代码的autoresearch，一块GPU就能拥有一个永不下班的AI研究实验室——人类研究员的新工作，是写好提示词然后去蒸桑拿。刚刚，Karpathy在x上发了一条让整个AI圈炸锅的帖子：ah yes, this is what post-agi feels like ...

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loss）从0.862415一路压到了0.858039——而且没有增加一秒钟的训练时间。更炸裂的是，就在几天后，Karpathy把这套“AI自己搞科研”的方法论打包成了一个仅630行代码的开源项目——autoresearch，扔到了GitHub上。项目地址：https://github.com/karpathy/autoresearch上线刚几个小时，就已冲到了3k星标！Karpathy表示，任何人只要有一块GPU，就能在一夜之间运行一个AI研究实验室。这两件事叠在一起，构成了一幅前所未有的画面：AI不再只是人类的工具，它开始自己优化自己了。而人类研究员的新工作，变成了——写一份提示词，然后去蒸桑拿。nanochat100美元训一个ChatGPT故事要从Karpathy的nanochat项目说起。nanochat是Karpathy在2025年10月开源的一个项目，口号相当炸裂——“100美元能训练的最好的ChatGPT”。nanochat项目地址：https://github.com/karpathy/nanochat它用大约8000行干净的PyTorch代码，实现了一个完整的、从零开始的语言模型训练流水线：分词、预训练、微调、强化学习、推理、Web UI，一条龙全包。在一个8块H100 GPU的节点上，花4个小时左右，你就能训出一个可以跟你聊天的小型ChatGPT。但nanochat真正让人兴奋的地方，不在于它有多便宜，而在于它有多“可迭代”。整个项目围绕一个核心参数——Transformer的深度（depth）。你只要拧这一个旋钮，其他所有超参数（宽度、头数、学习率、训练时长、权重衰减……）都会自动调整到计算最优。换句话说，这是一个极简但极其精密的训练系统，天然适合用来做实验。昨天，nanochat取得了一个里程碑式的进展：在单个8×H100节点上，仅用2小时就能训出GPT-2级别能力的模型。一个月前这个数字还是3小时。但真正的重头戏来了——Karpathy开始让AI Agent自动迭代nanochat的训练代码。具体怎么玩的？他给AI代理写了一份大约120行的Markdown文档，相当于一份“任务说明书”，告诉AI：这个项目是干什么的，什么样的改进算好的（验证损失更低），什么样的改进不能接受（训练时间变长、内存爆炸、代码变得太臃肿）。然后，AI Agent就开始在一个Git特性分支上自主工作：读代码、想主意、改代码、跑训练、看结果。如果效果变好，就合并到主分支；如果效果变差或者训练变慢，就丢弃，重新来过。结果呢？12个小时，110次代码提交，d12模型的验证损失从0.862降到了0.858，降了0.004——对于语言模型来说，这是一个实实在在的进步，而且是在不增加任何训练时间的前提下取得的。有一个特别有意思的细节：其中有一次提交，AI代理确实把val loss降下来了，但训练时间变长了，于是被系统自动拒绝了。Karpathy设的规则很严格——要么改善损失，要么改善速度，要么两个都改善，不能拆东墙补西墙。更有意思的是Karpathy自己的反思。他说，在过去两周里，他花在“调优AI代理的工作流程”上的时间，几乎比他直接改nanochat代码的时间还多。他迭代的不是代码本身，而是“让AI更好地迭代代码的那套系统”——一个“元优化”的过程。这意味着人类研究员的角色正在发生质变：从“亲手写代码做实验”，变成了“设计一个能让AI自动做实验的系统”。Karpathy把这种感觉称为“后AGI（post-AGI）”。当然，他自己也说这个说法半开玩笑——今天的AI代理在实现想法方面已经相当厉害，但在提出创造性的新想法方面还差得远，目前更接近于一个自动化的超参数调优工具，而不是一个真正的研究员。但他紧接着说了一句意味深长的话：“随着AI能力的提升，这条路的方向是清楚的——AI在自主改进下一代自己。”autoresearch630行代码，一块GPU，5分钟一轮实验如果说nanochat上的AI代理自动迭代是一次“概念验证”，那么autoresearch就是Karpathy把这个概念打包成了一个人人可用的开源工具。Karpathy正式开源了autoresearch项目。他给这个项目写了一段极具科幻感的序言：曾几何时，前沿AI研究还靠着一群碳水化合物计算机——他们在吃饭睡觉摸鱼的间隙，偶尔通过组会仪式用声波互相吼两嗓子，就这么推进着人类的技术边界。那个年代已经一去不返。如今，研究完全被AI智能体接管……据说代码已经迭代到了第10205代，但这数字真伪已无从考证——那些代码早已进化为能自我修改的二进制生命，远远超出了人类的认知范畴。这个代码仓库，正是这一切故事的起点。虽然这段话写的是“未来愿景”，但autoresearch项目本身的设计，已经在认真地朝着这个方向迈步。autoresearch本质上是nanochat的“精简单机版”。Karpathy把大模型训练的核心代码压缩到了一个约630行的Python单文件里，在单块GPU上就能跑。整个项目只有三个核心文件：prepare.py —— 数据准备：下载训练数据、训练BPE分词器，还有运行时需要的数据加载器和评估工具。这个文件是固定的，AI不会碰它。train.py —— 训练代码：包含完整的GPT模型定义、优化器（Muon + AdamW）和训练循环。从模型架构、超参数、优化器到批量大小，AI代理可以修改这里的一切。program.md —— 人类写给AI的“指令书”：用自然语言描述研究目标和约束条件，人类研究员通过编辑这个文件来引导AI的工作方向。项目的核心机制堪称精妙——固定5分钟训练时长。不管你用的是什么GPU，不管AI代理怎么改模型大小、批量大小、架构设计，每一轮训练都精确控制在5分钟。这个设计有两个好处：第一，所有实验结果直接可比，因为计算预算是固定的；第二，AI代理会自动为你的特定硬件找到最优配置。你一晚上睡8个小时，AI代理大约能跑100轮实验。第二天早上起来，你面前摆着的是一份详细的实验日志，和一个（大概率）比昨晚更好的模型。整个工作流被Karpathy概括为两句话：人类负责迭代提示词（.md文件）AI代理负责迭代训练代码（.py文件）AI代理在一个Git特性分支上自主循环运行：改代码→训练5分钟→检查分数→如果更好就提交→如果更差就回滚→继续改。每个提交都是一次经过验证的改进，像搭积木一样一层层往上垒。而Karpathy为这个项目设定的终极目标，说出来有点疯狂：设计出能够无限期、无需任何人工干预、以最快速度取得研究进展的AI Agent。一块GPU，一个文件，一个指标——这就是整个实验环境。从“人做实验”到“人设计做实验的AI”传统的AI研究是这样的：一个博士生（或者一群博士生）想到一个idea，写代码实现，跑实验，看结果，改参数，再跑，再看，周而复始。Karpathy自己就说，这基本上是他整个博士期间做的事情。一个idea从提出到验证，可能要花几天甚至几周——因为人要吃饭，要睡觉，要开组会，要跟导师battle，要修bug修到怀疑人生。现在呢？AI代理不吃饭不睡觉不摸鱼不抱怨，它24小时不停地跑实验，5分钟一轮，一晚上100轮。它不会因为连续跑了20次实验都失败了就心态崩了去刷社交媒体——它只会冷静地分析结果，调整策略，继续下一轮。当然，Karpathy自己也坦率地承认：AI现在非常擅长实现想法，但在提出真正创造性的新想法方面还差得远。autoresearch目前的工作方式，更像是一个极其勤奋且不知疲倦的“超参数调优工程师”，而不是一个能提出变革性理论的研究员。但关键在于——趋势是清晰的。Karpathy说的那句话，几乎可以作为这个时代的注脚：AI在自主改进下一代的自己，人类研究员偶尔往里面扔几个想法就行了。这不是科幻，这是今天正在GitHub上开源运行的代码。而autoresearch的开源，让这件事的门槛降到了令人瞠目的程度。现在，一个独立开发者，一块GPU，一份精心写好的提示词，就能在一夜之间跑完一个小型研究实验室一周的工作量。这对整个AI开发生态的潜在影响是深远的。中小团队甚至个人开发者，也能参与到模型训练和优化的竞技场中。AI研发的民主化，正在从获取模型（开源权重）推进到优化模型（自动化实验）。更深层次地看，autoresearch代表的是一种新的“人机协作范式”：人类负责定义问题、设定约束、提供方向性的直觉；AI负责在巨大的搜索空间里不知疲倦地试错和优化。人类的创造力和AI的执行力，第一次以一种系统化的方式结合在了一起。去蒸桑拿吧世界正在被改写回到Karpathy那条著名的帖子——“this is what post-agi feels like, brb sauna”。这句话的妙处在于，它既是一句玩笑，也是一个真实的信号。当一个AI领域最顶尖的研究者，能够放心地把模型优化的工作交给AI代理，自己去蒸桑拿而不是在电脑前盯着训练日志——这本身就说明了一些深刻的东西。AI自主工作的能力已经跨过了一个临界点：它不仅能执行明确的指令，还能在一个真实的、开放的研究环境中，自主地发现改进空间并付诸行动。Karpathy为autoresearch写的那段序言里有一句话特别值得玩味——这个代码仓库，正是这一切故事的起点。这不是终点，这只是结束的开始。AI代理在今天还只是一个不知疲倦的调参高手。但明天，当模型能力再上一个台阶，当它们不仅能实现想法还能提出想法的时候——那个Karpathy笔下“代码进化为自我修改的二进制生命”的科幻场景，或许并没有我们想象的那么遥远。到那时候，也许我们所有人都该去桑拿了。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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