Karpathyのautoresearchを触ってみた — AIエージェントに一晩LLMの研究をさせる
Zenn / 3/12/2026
💬 OpinionTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- Karpathyのautoresearchを使ったAIエージェントによる一晩のLLM研究を実践的に検証した内容である。
- 実験の目的はAIエージェントの自律的研究能力と研究プロセスの効率化の実現性を評価すること。
- 実験で直面した課題はデータ収集・評価の方法、再現性、安全性などの観点で、限界やリスクも議論されている。
- 記事は具体的な手順やノウハウを提供するチュートリアル/解説寄りの論調である。
autoresearchとは
2026年3月、Andrej Karpathyがautoresearchというリポジトリを公開しました。コンセプトは明快で、AIエージェントに小さなLLMの学習コードを渡し、自律的に実験を繰り返させる というものです。
One day, frontier AI research used to be done by meat computers in between eating, sleeping, having other fun...
仕組みはこんな感じです：
GPTモデルの学習コード（train.py）が1ファイルにまとまっている
学習は固...
Continue reading this article on the original site.
Read original →
