Andrej Karpathy stellt 'Autoresearch' vor: 630 Zeilen Python ML-Tests auf einer GPU

Andrej Karpathy hat ein neues, schlankes Python-Tool namens autoresearch veröffentlicht, das es KI-Agenten ermöglicht, eigenständig Machine‑Learning‑Experimente durchzuführen. Das Projekt ist ein kompakter Kern, der ursprünglich aus dem nanochat LLM‑Trainingssystem stammt und nun in einer einzigen Datei mit rund 630 Zeilen zusammengefasst ist.

Die Implementierung ist speziell für die Ausführung auf einer einzelnen NVIDIA‑GPU optimiert. Durch die Reduktion auf ein einziges Skript lässt sich das Tool schnell in bestehende Workflows integrieren, ohne dass umfangreiche Setups oder zusätzliche Abhängigkeiten nötig sind.

Mit autoresearch können Agenten automatisch Modelle trainieren, evaluieren und iterieren, ohne dass ein menschlicher Experte jedes Mal eingreifen muss. Das Tool bietet eine einfache API, über die Agenten Parameter festlegen, Trainingsläufe starten und Ergebnisse sammeln können – alles in einem einzigen, leicht verständlichen Code‑Block.

Das Projekt ist als Open‑Source auf GitHub verfügbar, sodass Entwickler und Forscher es sofort nutzen, anpassen und in ihre eigenen Projekte einbinden können. Karpathy betont, dass die Community dazu eingeladen ist, das Tool weiterzuentwickeln und neue Anwendungsfälle zu erkunden.