让 Agent 盯着训练动态改写优化器源码，「反应式优化器」在无调参配方场景打平或超越最佳人工配方
Kyrannio · x · 2026-10-22
SimulatedAnneal 团队提出「反应式优化器」（reactive optimizer）：现有优化器在训练过程中是静态的，他们让一个 Agent 实时观察训练动态，并在训练进行中直接改写优化器的源代码。
核心结果：
- 在所有没有现成调参配方的语言与图像任务上，该方法都能匹配或超越一次性给出的最佳人工配方
- Agent 能自主防御 loss spike 与过拟合
- 作者判断：未来的优化决策可能属于 Agent 而非人类
论文与开源代码均已放出，读者可以在自己的任务上试用。
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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