카파시 autoresearch 직접 돌려봤습니다 — 그리고 '카파시 프롬프트'의 정체
단테
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카파시 autoresearch 직접 돌려봤습니다 — 그리고 '카파시 프롬프트'의 정체
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단테
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X에서 "안드레 카파시가 공개한, Opus 5.5가 끝까지 일하게 만드는 프롬프트"가 퍼졌습니다. 그런데 첨부 이미지 맨 아래엔 "Not written or endorsed by Andrej Karpathy". 그래서 카파시의 진짜 아이디어 autoresearch를 제 맥에서 직접 돌리고, 제 코드에도 적용해 봤습니다.
autoresearch: 고칠 파일 하나(train.py), 손댈 수 없는 채점, 5분 고정, 숫자 하나(val_bpb). 카파시 실측: 이틀 동안 약 700번 시도 → 약 20개 유지, GPT-2 학습 시간 2.02→1.80시간(약 11%)
제 M4 Max 맥(MLX 포트) 80분: 실험 8번 중 3번 유지, val_bpb 1.537 → 1.370. 같은 설정을 다시 돌리니 0.14 흔들림 → 에이전트가 시드 3개 평균으로 판단 방식을 바꿈
내 문제에 적용: 30만 줄 가계부 요약 0.94초 → 0.063초(약 15배), 새 데이터로 다시 확인해도 결과 일치·12~20배
화제의 프롬프트 vs 그냥 부탁(Opus 5.5 각 3회): 둘 다 채점 22/22, 하네스 쪽이 시간 3.2배·비용 2.6배, 명세 밖 검사 4/12 vs 10/12
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0:00 카파시가 공개했다는 프롬프트
0:28 오늘 할 것
0:57 이미지 맨 아래 작은 글씨
1:37 하네스와 카파시의 autoresearch
3:28 왜 5분인가
4:02 autoresearch가 실제로 해낸 것
5:10 맥에서 직접 돌려 보기 (80분)
7:12 강의 소개
7:56 autoresearch 설치와 사용법
9:11 내 문제에 적용: 처리 속도 15배
11:11 레시피로서의 autoresearch
11:26 화제의 프롬프트 구조
12:09 실험 1: 그냥 부탁 vs 하네스 프롬프트
13:17 하네스가 남긴 것과 견고성 검사
14:21 실험 2: 중간에 끊고 이어 하기
15:31 정리
출처
karpathy/autoresearch: https://github.com/karpathy/autoresearch
autoresearch-mlx: https://github.com/trevin-creator/aut...
카파시 글: https://x.com/karpathy/status/2029701... · https://x.com/karpathy/status/2031135...
화제의 게시물: https://x.com/beamnxw/status/21078365...
내레이션은 단테 목소리로 만든 로컬 TTS입니다.
배경 음악: Gymnopedie No. 1 — Erik Satie; arrangement and performance: Kevin MacLeod (incompetech.com). CC BY 3.0 https://creativecommons.org/licenses/... . Source: https://commons.wikimedia.org/wiki/Fi... . Edited: looped, faded, mixed under narration.
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