Sara Hooker 上线 AutoScientist，让模型自己训练自己
Sara Hooker——原 Cohere AI 研究 VP，离职后创办了 Adaption Labs——刚发布 AutoScientist。一句话讲清楚：一个 AI 来 fine-tune 其他 AI。
系统会把数据和模型一起 co-optimize。这是在他们之前的 Adaptive Data 之上做的，思路是「持续改进的数据集喂出持续改进的模型」，整个循环不需要人在中间。Hooker 说测下来不同模型上 win rate 都翻倍以上。
值得盯的是它处的位置。AutoScientist 旁边已经有一整片在凝聚的 cluster：AutoTTS 自己探索 test-time scaling 策略、AlphaEvolve 自己发现算法、Continual Harness 边干边改自己的 prompt 和 skill、SLIM 自动管理 skill 生命周期。一致的 pattern 就是——meta-layer 不再是人工设计的，原来人在模型之上做的事，现在一个 agent 替你做了。
Hooker 自己讲的那句话最该划重点：这说明前沿 AI 训练终于可以在大厂之外做了。这是个 thesis statement。她要是说对了，护城河从「算力+数据」变成「算力+数据+meta-loop」，而 meta-loop 是可以打包成软件交付的。
https://adaptionlabs.ai
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系统会把数据和模型一起 co-optimize。这是在他们之前的 Adaptive Data 之上做的，思路是「持续改进的数据集喂出持续改进的模型」，整个循环不需要人在中间。Hooker 说测下来不同模型上 win rate 都翻倍以上。
值得盯的是它处的位置。AutoScientist 旁边已经有一整片在凝聚的 cluster：AutoTTS 自己探索 test-time scaling 策略、AlphaEvolve 自己发现算法、Continual Harness 边干边改自己的 prompt 和 skill、SLIM 自动管理 skill 生命周期。一致的 pattern 就是——meta-layer 不再是人工设计的，原来人在模型之上做的事，现在一个 agent 替你做了。
Hooker 自己讲的那句话最该划重点：这说明前沿 AI 训练终于可以在大厂之外做了。这是个 thesis statement。她要是说对了，护城河从「算力+数据」变成「算力+数据+meta-loop」，而 meta-loop 是可以打包成软件交付的。
https://adaptionlabs.ai
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