研究者发 OPAL：让 agent 训练中实时重写优化器源码
vincesitzmann · x · 2026-10-22
推特热帖认为当前多数 autoresearch 只是「高级过拟合」——所谓最优配方往往只在单一设置下有效，难以跨数据集或语言迁移。团队提出转向 inner-loop autoresearch:让优化过程在训练中持续自适应。配套项目 OPAL 让 agent 观察训练动态并实时重写优化器源码,形成「反应式优化器」。作者称在没有调优配方的语言与图像任务上,OPAL 均能持平或超过一次性手工调出的最佳配方,并能自动规避 loss spikes 与过拟合,开源可试用。
所属事件:EPFL 团队发布 OPAL:Agent 在环的反应式训练优化器(8 条相关)→
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