Gente, acho que esse pode ser o próximo OpenClaw. Karpathy permitia que um agente de IA otimizasse seu próprio código de treinamento de rede neural por 2 dias. Ele realizou 700 experimentos de forma autônoma. encontrou 20 melhorias que ele havia perdido depois de meses de ajustes manuais. Ganho de desempenho de 11%. O agente encontrou Bugs. hiperparâmetros ajustados. Foram descobertas a falta de regularização. planejava seus próprios experimentos com base em resultados anteriores. O que Karpathy fez? "Programando o program.md" Este é um homem que faz exatamente esse fluxo de trabalho manualmente há 20 anos. Construiu o piloto automático da Tesla. E a reação dele foi "selvagem." Por que isso é nível OpenClaw? Porque o OpenClaw não era um robô aprendendo uma tarefa. Era uma estrutura para os agentes realizarem um conjunto completo de ações A mesma coisa aconteceu com a própria pesquisa/experimentação. Karpathy já está se preparando para a segunda rodada com colaboração entre vários agentes. Ele disse claramente: "Todos os laboratórios da Frontier vão fazer isso. É a batalha final contra o chefe." Mas afaste ainda mais. Sua verdadeira percepção: "Qualquer métrica que você se importe e que seja razoavelmente eficiente de avaliar pode ser autopesquisada por um enxame de agentes." Qualquer métrica que você se importe e que seja razoavelmente eficiente de avaliar pode ser pesquisada automaticamente por um enxame de agentes. Gastos com anúncios, cadeia de suprimentos, rede de energia, descoberta de medicamentos, estratégia de negociação, etc... Se puder ser pesquisado automaticamente, será pesquisado automaticamente. Agora precisamos da infraestrutura para o enxame.