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Prime Intellect 用 Claude Code 和 Codex 实现 AI 研究自动化

Prime Intellect 最近把 AI 研究自动化推到了一个新阶段。 他们让 Claud…

精选理由

AI 研究自动化从概念走向可复现现实,做 AI 研究的团队可以直接参考这套开源实验记录,省下大量试错成本。

AI 摘要

Prime Intellect 让 Claude Code(Opus 4.5)和 Codex(GPT 5.5)在 nanoGPT speedrun 的 optimizer track 上完全自主运行,使用闲置算力完成约 1 万次实验,消耗 1.4 万 H200 小时。Claude Code 将记录推进到 2930 steps,超越人类基准的 2990 steps,整个过程无人值守。实验在 optimizer 搜索、超参数扫描和方法 stacking 上高效,但在真正创新上遇到瓶颈。Prime Intellect 已开源所有 scratchpad、运行日志、配置和生成的 idea,将 AI 研究自动化从概念变为可复现的现实。

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Prime Intellect 让 Claude Code(Opus 4.5)和 Codex(GPT 5.5)在 nanoGPT speedrun 的 optimizer track 上完全自主运行,使用闲置算力完成约 1 万次实验,消耗 1.4 万 H200 小时。Claude Code 将记录推进到 2930 steps,超越人类基准的 2990 steps,整个过程无人值守。实验在 optimizer 搜索、超参数扫描和方法 stacking 上高效,但在真正创新上遇到瓶颈。Prime Intellect 已开源所有 scratchpad、运行日志、配置和生成的 idea,将 AI 研究自动化从概念变为可复现的现实。

berryxiaPrime Intellect 最近把 AI 研究自动化推到了一个新阶段。 他们让 Claude Code(Opus 4.7)和 Codex(GPT 5.5)完全自主运行在 nanoGPT speedrun 的 optimizer track 上,使用闲置算力完成了约 1 万次实验,总计消耗 1.4 万 H200 小时。 最终结果:Claude Code 把记录推到 2930 steps,超过了人类基准的 2990 steps。