توجيه ذكي
تجربة ودورة ومسح
يُعاد تخصيص الميزانية عبر التجارب والدورات والمسوحات مع وصول النتائج — لا تُعامل كتشغيلات منعزلة. يقلم المشرف المقاربات القديمة ويركز الجهد حيث الإشارة أقوى.
إطار بحثي
AIR
البحث الذكي المستقل للبحث العصبي الوكيل عن البنية.
AIR هو إطار عمل Rkive للبحث العصبي الوكيل عن البنية (NAS). ثلاثة وكلاء — باحث ومشرف ومحلل — يعملون بذاكرة مستمرة وتخصيص ميزانية ذكي وسجلات تجارب منظمة. كل دورة ترث التعلم السابق من خلال MAIC-RL، بروتوكول تعلم معزز في السياق مدعوم بالذاكرة. يمتد AIR من autoresearch إلى بحث منهجي متعدد الوكلاء مع وضوح تصنيفي.
بحث مدروس، لا تجربة وخطأ
يعمل AIR عبر التجارب ودورات التوجيه والمسوحات الأوسع، مراكماً التعلم من الفشل بدلاً من إجراء تجارب عمياء. يعيد المشرف تخصيص الجهد مع وصول النتائج. يحلل المحلل الأنماط عبر التشغيلات. يتم اختراع دوال التفعيل وصيغ الخسارة المخصصة في وقت التشغيل والتحقق منها عبر AST قبل الحقن.
OpenAI Parameter Golf
يدعم AIR تقديم رقم قياسي مفتوح بـ 1.1396 val_bpb في مسابقة OpenAI Parameter Golf، متقدماً على لوحة المتصدرين المدمجة عند 1.1428 (مارس 2026). عبر أكثر من 70 تجربة وخمس دورات مسح، أنتج الإطار تقنيات جديدة بما في ذلك التكميم التكيفي الموجه بالتدرج واختراع دوال وقت التشغيل.
تنويع متعدد المستويات
البنية والتقنية والمعاملات الفائقة
خيارات البنية ودالة التفعيل ووصفة التدريب والمعاملات الفائقة تُستكشف معاً. في التحسين المقيد، تأتي المكاسب عادة من التفاعلات بين المتغيرات، لا من ضبط مقبض واحد.
تعويض التحيز
تخصيص الميزانية وكتابة دوال وقت التشغيل
تُعدل الميزانية تحت إشارات مكافأة مزعجة. يمكن للمشرف تعريف دوال تفعيل وصيغ خسارة جديدة في وقت التشغيل، مما يعيد تشكيل فضاء البحث مع ظهور أنماط واعدة.
يصدر AIR سجلات تجارب منظمة وقرارات توجيه ومخرجات تحليلية تتراكم عبر عائلات النماذج بدلاً من التخلص منها بعد كل تشغيل.
يصبح البحث تراكمياً: يحتفظ الإطار بما نجح وما فشل ولماذا.