AI research agents can already propose, implement and score their own machine learning experiments. Idea generation is cheap; verification is not. Training one candidate can consume hours to days of GPU time, so an agent proposes far more candidates than it can afford to run. Which ones get run is the real lever on research progress. A research...
🔧 AI Nachrichten 🕛 kürzlich 1 Min Lesezeit
Meta FAIR Introduces AI Research Preference Models (RPMs): Ranking ML Experiments Before Spending GPU Hours
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