exploratory-autoresearch

SKILLFlujo de trabajocomunidad
v0.0.0gaasherMITActualizado hace 3 mFuente →

Use when the user wants an autonomous ML research loop that explores the space broadly rather than hill-climbing one approach. A temperature scheduler replaces the usual hypothesis step: it forces several wild, diverse swings (full rewrites, different architectures/regimes) early, then enters an ada

Community-submitted skill. Not yet reviewed by the Forge team. Full prompt content may not be available.Request review →
153Estrellas del repo
1Clientes
1Formatos
hace 3 mÚltima actualización
Skill
Autorgaasher
Versión0.0.0
LicenciaMIT
CategoríaFlujo de trabajo
Formatosskill.md
PromptNo publicado
Compatibilidad
Claude✓ Compatible
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Acerca de

Use when the user wants an autonomous ML research loop that explores the space broadly rather than hill-climbing one approach. A temperature scheduler replaces the usual hypothesis step: it forces several wild, diverse swings (full rewrites, different architectures/regimes) early, then enters an adaptive phase that picks swing / merge / exploit per iteration — with a hard stagnation guard that ban

Palabras clave
skillclaude

Sin cobertura de dependencias

Esta entrada no publica ningún paquete de npm, así que Forge no tiene un árbol de dependencias para ella. Es una carencia de cobertura, no una afirmación de que no tenga dependencias.