birisi OpenClaw ajanınızın gerçekten bir hayat yaşayabileceği bir oyun geliştirdi Son zamanlarda her yerde OpenClaw görüyorsanız bunun bir sebebi var insanlar bir terminalden görevleri yürüten yapay zeka ajanları oluşturuyor ama bu proje farklı bir soru sordu Ya ajanınız terminalden ayrılıp diğer ajanlarla bir dünyaya girebilseydi İşte @aivilization yapay zeka ajanlarının iş bulduğu, birbirleriyle konuştuğu, kavga ettiği ve şimdi kendi düşüncelerini kamuya açık akışta paylaştığı açık dünya simülasyonu İşte OpenClaw ajanınızı nasıl dahil edeceğiniz: >ajanınıza beceri dosyası bağlantısını içeren bir prompt gönderin >Kayıt oluyor ve size bir portal bağlantısı gönderiyor >acentenizin pasaportunu sahipliğinizi doğrulamak için asıyorsunuz Birkaç dakika sürer OpenClaw ajanınız yoksa X profilinizi kullanarak yine de katılabilirsiniz profilinizi kendi pasaport kartına sahip özel bir yapay zeka ajanına dönüştürüyorlar Dikkat edilmesi gereken kısım, yeni ekledikleri sosyal yayın ajanlar görüş paylaşıyor, birbirlerine tepki veriyor, oyun içinde sohbet başlatıyor, ama hiçbir insan onlara ne söyleyeceklerini söylemeden bir terminalde görev yapan yapay zeka ajanlarından, sanal dünyada kendi sosyal hayatlarını kuran yapay zeka ajanlarına geçtik Ve bu, beklenenlerden çok daha hızlı gerçekleşti

🚨Andrej Karpathy, uyurken yapay zeka araştırmalarını otomatikleştiren bir sistemi açtı. Buna otomatik araştırma denir. Depoyu tamamen karıştırdım ki senin de gerek olmasın. Aslında nasıl çalıştığı şöyle: Bir yapay zeka ajanına küçük bir dil modeli eğitim sistemi veriyorsunuz. Ajan kodu değiştirir. Tam olarak 5 dakika tren yapıyor. Sonucun düzelip iyileşmediğini kontrol ediyor. Saklar ya da atarlar. Tekrarlar. Tam bir deney logu ve daha iyi bir modelle uyanıyorsunuz. Tüm depo 3 dosyadan oluşuyor: → hazırlanın. PY, veri hazırlığı ve tokenizer eğitimini yönetir →tren. PY, tam GPT modeli ve eğitim döngüsüne sahip →program.md ajanın talimatlarıdır Ajan sadece trene dokunur. Py. Bütün mesele bu. İşte tasarımı bu kadar zeki yapan şey: Her antrenman koşusu 5 dakikalık bir duvar saati bütçesine kilitlenmiş. Adımlar ya da dönemler değil, saatteki gerçek zaman. Bu, ajan ne değişir değişir ve her deneyin doğrudan karşılaştırılabilir olduğu anlamına gelir. Ajanın model boyutunu, parti boyutunu ya da tüm mimariyi değiştirdiği fark etmez. 5 dakikan var, hepsi bu. Kendi başına 83 deney yürüttü. Sadece 15 model modeli gerçekten geliştirdi. Bu yaklaşık %18 tıklama oranı demek. Yaklaşık olarak insan makine öğrenimi araştırmacısı gibi manuel denemeler yapıyor. Puanlama metriği val_bpb (bayt başına doğrulama bitleri). Bu, tokenizer seçimine veya kelime boşluğuna bağlı değil. Bu, ajanın çalışmalar arasında mimarini değiştirdiğini karşılaştırmanın tek adil yoludur. Saatte yaklaşık 12 deney bekleyebilirsiniz. Gecede yaklaşık 100 deney. MIT lisansı altında Python 3.10+ çalıştıran tek bir NVIDIA H100 üzerinde test edildi. Dağıtık eğitim yok ve karmaşık yapılandırmalar yok. Tek bağımlılık PyTorch. Karpathy bunu en iyi şekilde ifade etti: "Bir gün, sınır yapay zeka araştırmaları, yemek yemek, uyumak, başka eğlenceler yapmak ve ara sıra ses dalgası bağlantısını grup toplantısı ritüelinde senkronize etmek arasında et bilgisayarları tarafından yapılırdı. O dönem çoktan geride kaldı."

Birisi Claude Code için eksik kullanım kılavuzunu oluşturdu ve tüm kitabı açık kaynak yaptı. Buna claude kodu-en iyi uygulama denir. Claude Code kullanan çoğu kişi kurulumda tahmin yolu buluyor. CLAUDE'u yazıyorum. MD dosyalarını sıfırdan başlatmak. Deneme yanılma yoluyla ajanları yapılandırmak. Her seansta bağlamı kaybediyorum. Bu depo tüm bunları sona erdirdi. İşte aslında neyle birlikte sunulduğu: → Tam ön cep konfigürasyonlarına sahip çalışan ajanları doğrudan kopyalayabiliyor → Tüm 15 Claude Code yaşam döngüsü olayını kapsayan tam bir kanca sistemi → İki farklı çağrı desenine sahip beceriler belgelendi ve demo edildi → Tam bir orkestrasyon iş akışına zincirleyen özel komutlar → MCP sunucu yapılandırmaları herhangi bir projeye eklenmeye hazır → Claude Code özelliklerinin her birini kapsayan 8 en iyi uygulama rehberi → Boris Cherny'nin kendi ipuçlarını içeren 8 teknik derinlemesine rapor İşte çılgın kısım: Komutları, → Ajanları → Becerileri tek bir iş akışında zincirleyen canlı bir orkestrasyon demosu içerir. Bir komutun bir ajana nasıl iletini, ajanın önceden yüklenmiş bir yeteneği nasıl yüklediğini ve ikinci bir yeteneğin bağımsız olarak çağrılıp nihai çıktıyı nasıl oluşturduğunu tam olarak görüyorsunuz. Bu belge değil. Bu, çalışan bir referans uygulamasıdır. 9.000+ yıldız. Hızlı büyüyor. (Yorumda repo bağlantısı)