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Construi um pequeno localizador de "Goldilocks".
É baseado em um loop de feedback com um shader convolucional que tem 13 parâmetros - o problema é que cerca de 95% das combinações de parâmetros aleatórias resultam em um sistema morto que vai para o preto ou branco total, mas há uma zona onde os parâmetros estão exatamente certos e o sistema permanece ativo, mas não é uma questão simples de "permanecer nesta faixa".
Então, treinei um pequeno modelo que tenta prever quais combinações de parâmetros são promissoras para explorar o espaço de sistemas interessantes. E agora o modelo continua a melhorar a si mesmo testando continuamente suas suposições e se re-treinando. E sua taxa de "acerto" é muito melhor do que eu pressionando a barra de espaço.
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