GPT-5.6自研harness用不到0.2美元从零写C版XGBoost
Ordinary-Ad-5639 · reddit · 2026-08-31
- 作者用自研的自我改进 RLM harness Ares 压力测试 GPT-5.6 Sol,任务是纯 C 语言从零实现一个 ML 库,包括 XGBoost 的完整实现。
- 用 Boston Housing 数据集训练 100 棵树:RMSE 68758、MAE 52255、R² 0.8052。
- 与 Python 官方 XGBoost 在相同切分与超参下结果差异仅约 0.35%。
- 总成本不到 0.2 美元,上下文占用约 1%(15k/1M tokens)。
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