让 Agent 实时改写优化器代码：反应式优化器匹配最强调参配方
ChengleiSi · x · 2026-10-22
研究团队提出「反应式优化器」：让一个 agent 观察训练动态，在训练过程中实时改写优化器的源代码，使其能像人一样思考并响应网络状态。
在没有现成调优配方的多种语言和图像任务上，该方法匹配或超过一次性可得的最好配方，并能自发防止 loss 尖峰和过拟合。作者认为不久的将来，优化决策可能从人类转移到 agent 手中。论文和可运行代码已放出。
所属事件:MIT 团队提出「反应式优化器」：Agent 训练中实时改写优化器源码(5 条相关)→
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