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自動研究可靠信心評分工具
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💡終止自動研究假保留：新 CLI 評分信心、引導實驗（28字元）
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Autojudge 依噪聲底線、帕雷托前沿（val_bpb vs 記憶體）評分實驗，輸出 STRONG_KEEP 至 DISCARD
為什麼重要
這些工具防止 ML 管線中噪聲累積，節省 H100 運算並加速真實發現。從業人員可醒來看到排序、可行動結果，而非手動分類。
下一步行動
pip install autojudge 並在最新 autoresearch TSV 上運行以獲取信心分數。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •Autojudge 依噪聲底線、帕雷托前沿（val_bpb vs 記憶體）評分實驗，輸出 STRONG_KEEP 至 DISCARD
- •Autosteer 分類過去改進（架構、超參數），建議 exploit/explore 策略
- •Autoevolve 在 git worktree 上運行競爭代理，交叉授粉獲勝想法
- •H100 上 15% 保留率符合 Karpathy 自動研究；工具減少假陽性
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