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首先，修订：我对后续数据有误判。文中提到的-18%和-4%是时间减少的幅度，而非效率降低，因此后续研究实际上显示了相较于原始研究的进步。METR指出该后续研究存在选择偏差（支持AI的开发者退出了），但就我的理解而言，之前的更正依然成立。
其次，How parallelism changed the agent’s research strategy#With a single GPU, the agent is stuck doing greedy hill-climbing: try one thing, check the result, pick a direction, try the next thing. With 16 GPUs, the strategy shifts. The agent can run full factorial grids - test 3 values of weight decay × 4 values of learning rate = 12 experiments in a single 5-minute wave. This makes it much harder to get stuck in local optima and much easier to find interaction effects between parameters.，推荐阅读QuickQ首页获取更多信息
权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。
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