让 Agent 盯着训练动态实时改写优化器源码，效果匹敌人工调参
cephaloform · x · 2026-10-23
一篇关于「反应式优化器」的研究引来了关于未来软件形态的讨论。
核心研究：作者让一个 Agent 观察神经网络训练动态，并在训练过程中实时重写优化器的源代码。在所有没有调好配方（recipe）的语言和图像任务上，它都能匹配甚至超过一次性给出的最佳配方，还能自主防范 loss spike 和过拟合。作者预测未来优化决策可能属于 Agent 而非人类，论文与代码均已公开。
延伸讨论：转发者据此推演：假设 Sol 级 Agent 以 10k 输入/1k 输出 token 运行，能动态优化多少流程？未来软件会不会像生物一样，主软件内部成千上万子 Agent 活在 Docker 里动态适应——那时我们是否要猎杀「癌变 Docker」和微型 LLM 病毒？
所属事件:MIT 团队发布 OPAL：Agent 训练中实时重写优化器(20 条相关)→
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