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Weber 優化器驅動自主 ML 研究分支
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💡物理基優化器 + 硬體熵用於自主 ML—測試是否勝過 AdamW（少於120字元）
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Weber 優化器使用 19 世紀電動力學括號，依速度與加速度調變每個參數學習率。
為什麼重要
此分支透過新穎優化器與真實隨機性，可能加速自主 ML 研究、穩定訓練並提升結果。社群驅動改進使其適用於各種硬體實驗。
下一步行動
複製 DeepBlueDynamics/autoresearch，並在你的 H100 環境中基準測試 Weber 優化器對比 AdamW。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •Weber 優化器使用 19 世紀電動力學括號，依速度與加速度調變每個參數學習率。
- •透過 RTL-SDR 無線電接收器擷取 ADC 雜訊，提供真實硬體隨機種子。
- •多供應商 agent.py 框架支援 Claude、GPT-4o、Gemini，含 10 種工具與熱力學記憶體。
- •支援 H100 及消費級 GPU 的多 GPU，包含 Docker 容器。
- •社群實驗將基準 val/bpb 提升至 0.9697。
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