Автономные AI-агенты в исследовательском цикле ML

Исследователи дали coding agent задачу собрать training environment и научить vision-модель считать цветные звёзды. С ограничением по времени. Агент работал через autoresearch-пайплайн на NeMo RL, NeMo Gym и reusable skills. Он сам поднимал окружение, запускал обучение, проверял результаты и двигал эксперимент дальше, пока исследователь только направлял процесс. Результат: Qwen3-VL-2B поднялась с 25% до 96.9% accuracy на задаче подсчёта цветных объектов. Агент ведёт исследовательский цикл: * собирает среду * запускает обучение * оценивает модель * анализирует результат * предлагает следующий эксперимент И вот это уже похоже на будущее ML-разработки: человек задаёт направление и критерии, а агент берёт на себя рутину вокруг экспериментов. https://developer.nvidia.com/blog/how-to-run-an-autoresearch-workflow-with-rl-agent-skills-and-nvidia-nemo/?linkId=100000430716000