Un homenaje a Karpathy 😂 K-Dense-AI lanza "karpathy": Agentic Machine Learning Engineer, que utiliza Claude para automatizar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático de última generación. Idea principal: Convertir el SDK de Claude Code en un "ingeniero de aprendizaje automático virtual" capaz de escribir código de forma independiente, ejecutar experimentos, analizar resultados y optimizar de forma iterativa, rindiendo homenaje a Andrej Karpathy, el equipo de K-Dense utilizó tecnología Agent de vanguardia para "reproducir" un proceso de desarrollo de aprendizaje automático eficiente similar al de Karpathy. Pila tecnológica y componentes principales: Basado en modelos de IA: Basado en Claude (a través de llamadas a la API de OpenRouter), combinado con el SDK de código de Claude, los modelos pueden escribir y ejecutar directamente código Python en un entorno aislado. • Entorno de pruebas: Proporciona un entorno de pruebas seguro para la ejecución de código mediante Google ADK, con bibliotecas de aprendizaje automático convencionales preinstaladas: • PyTorch, transformers, scikit-learn, etc. • uv (gestor de paquetes Python de alta velocidad de última generación) • Biblioteca de habilidades científicas: Basándose en otro repositorio, K-Dense-AI/claude-scientific-skills, proporciona más de 119 herramientas y flujos de trabajo científicos listos para usar (procesamiento de datos, visualización, análisis estadístico, seguimiento de experimentos, etc.), lo que permite a Claude sobresalir en tareas de aprendizaje automático. • Cómo ejecutarlo: Simplemente instale las dependencias con `uv sync` → configure la `OPENROUTER_API_KEY` → ejecute `python start.py` para iniciar el entorno de pruebas local y la interfaz web (http://localhost:8000). A continuación, asigne tareas en la interfaz de chat, como "entrenar un clasificador de imágenes de última generación en CIFAR-10". En la práctica, este agente inteligente puede completar un proceso típico de desarrollo de aprendizaje automático de principio a fin: • Adquisición y preprocesamiento de datos • Selección y construcción de modelos (incluidas las arquitecturas más recientes como Transformer, ViT, etc.) • Búsqueda, entrenamiento y evaluación de hiperparámetros • Diagnóstico de errores y optimización iterativa • Generación de informes experimentales y visualizaciones Todo el proceso prácticamente no requiere programación humana; basta con describir el objetivo en lenguaje natural, y el agente Claude experimentará repetidamente en un entorno de pruebas hasta obtener un modelo de alto rendimiento. En esencia, esto demuestra la aplicación práctica de la IA Agentic en el aprendizaje automático para 2025: permitir que los grandes modelos realicen su propia investigación. Dirección de código abierto:
