当AI把三周实验压到两天，研究者为什么还不能放手

导读

编码 Agent 能把几周的实验实现压到几天，研究者的工作会怎样改变？Transformer 论文作者 Łukasz Kaiser 介绍，自己现在可以并行启动多条实验，不必逐个函数编写，但仍要清楚模型训练目标、损失函数和 batch 组成。一次 Agent 擅自加入 auxiliary loss，代码虽能运行，却改变了实验原意；给它过宽的目标，让它整夜降低 perplexity，又常只得到零散的小改动。他用文件保存计划、结果和未完成事项，再通过检索与上下文压缩延续长任务。研究周期越长，反馈也越慢，系统更难从大量完整轨迹中学习哪条方向值得继续。Agent 降低了实现和试错成本，研究者仍要拆解目标、检查假设，并根据失败决定是否换问题。