みんな、これが次のオープンクローかもしれない。 カーパシーはAIエージェントに自身のニューラルネット訓練コードを2日間最適化させました。700件の実験を自主的に実施しました。数ヶ月の手動調整で見逃していた20の改良点を見つけた。11%のパフォーマンス向上。 エージェントはバグズを見つけた。調整されたハイパーパラメータ。正則化が欠けていることを発見しました。先行の結果に基づいて独自の実験を計画しました。 カルパティは何をしたのか?「program.md のプログラミング」 この男性は20年間、まさにこのワークフローを手作業で行ってきたのです。テスラのオートパイロットを組み立てました。彼の反応は「ワイルド」でした。 なぜこれがOpenClawレベルなのでしょうか? なぜならOpenClawは一つのタスクを学ぶロボットではなかったからだ。それはエージェントが一連の行動を取るための枠組みでした 研究や実験自体でも同じことが起こりました。 カルパティはすでにマルチエージェント協力で第2ラウンドを始めている。彼は率直にこう言いました。「すべてのフロンティアラボはこれをやる。これが最終ボス戦だ。」 しかし、もっと視野を広げてみてください。彼の本当の洞察はこうです。「あなたが気にする、かつ評価が合理的に効率的な指標は、エージェントの群れによって自動調査できる。」 評価が比較的効率的に気になる指標は、エージェントスウォームによって自動調査できます。 広告費、サプライチェーン、エネルギーグリッド、新薬開発、取引戦略など...自動調査できるなら、自動調査されます。 今、群れのためのインフラが必要です。