研究者:Opus 5.5 无人值守一天自动补齐预训练 scaling 实验
RylanSchaeffer · x · 2026-11-08
OpenAI 研究员 Rylan Schaeffer 分享了一个副业项目的实测:他向 Opus 5.5 说明实验需求后,一天之内无需任何看管,agent 就把他指定的预训练 scaling ladder 实验自动跑起来了。配图展示了 BPE、SuperBPE、PathPiece、Unigram、Bytes 等多种分词器在 32K 词表下的 scaling 曲线与拟合参数(如 BPE 为 L=71.2·C^-0.134+0.552)。
他提出两点观察:
- 这改变了他对「一人预训练团队」(Mirendil)的看法:一个人的专注度和经验越多,agent 的杠杆倍增效应越明显;
- 更有趣的问题是:如果目标不是预训练,而是全新维度的 scaling,agent 的表现会如何?
「编程与Agent」频道最新
- 企业 AI 顾问:大机构全面 AI 化,卡点在会计和 ERP 封锁 — 2C_ornot2C · 2026-11-08
- Daniel Miessler 演示 Claude Code 多会话互相通信并自主协调工作 — JensHonack · 2026-11-08
- Agent 工程进阶：Harness、Loop 与 Graph 三层架构拆解，别再只调 prompt — 2C_ornot2C · 2026-11-08
- Simon Willison 重申「致命三要素」：Agent 满足三条即可被诱导窃取数据 — 2C_ornot2C · 2026-11-08
- Ramp 创始人谈 AI 原生：差异化不在工具而在团队野心，宁要一条可信改动 — Arindam_1729 · 2026-11-08
- 开源 macOS 菜单栏应用 Twig v0.2:一键直达 Codex worktree — Dimillian · 2026-11-08