一个研究员3.5个月、千万美元内从零预训练大模型,Agent写了99%代码
RobertTLange · x · 2026-10-22
RobertTLange 盘点同日两项「递归自我改进」标志性发布:
- Mirendil-Base:Behnam Neyshabur 宣布,一名研究员在 3.5 个月内、以不到 1000 万美元算力,从零完成 100B–500B 级编程模型的预训练(含全部小规模实验和最终训练)。其中 99% 以上的代码和实验由 Agent 编写与执行,人只负责选方向和判断结果可信度。更大版本已在训练中。核心主张是把「训练一个模型所需的人数、算力和时间」本身作为压缩目标。
- Recursive Flint:开源权重 40B 编程模型,主打本地快速推理,在 M4 Pro 上 125+ tok/s,由其自动化科研系统「Eureka Machine」在 4 个月内从零构建。
两者路线略有差异:Mirendil 压缩的是每个模型所需的人/算力/时间,Recursive 则让自动化科研系统直接产出可用的开源模型。
所属事件:Mirendil：一人3.5个月、千万美元内训出千亿代码基座(5 条相关)→
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