Expenditure Horizon: Measuring Optimization Ability, with an Application to NanoGPT

摘要

提出「支出地平線」指標，用於量化 AI 代理在最佳化任務上的能力，並透過 NanoGPT 速度挑戰的資料進行實證分析。文章估算人類最佳化每提升 1% 需約 2,500 美元人力成本，並比較 AI 代理的投入曲線與人類曲線交點。讀者可了解如何衡量 AI 加速 AI 研發的效率與成本效益。

This paper proposes an expenditure horizon metric to measure AI agent optimization ability using NanoGPT speedrun data.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 提出「支出地平線」作為衡量 AI 代理最佳化能力的量化指標。
• 透過 NanoGPT 速度挑戰資料，估算人類最佳化每 1% 提升約需 2,500 美元。
• 分析 AI 代理與人類在最佳化成本上的曲線交點，判斷成本效益轉折點。

提到的工具與公司

• NanoGPT
• Opus-4.6
• RE-bench
• PaperBench
• GPT-5.5
• H100
• Google Colab
• Opus-4.8

適合誰看

適合關注 AI 研發效率、成本效益分析或 AI 代理最佳化工具的研究人員與工程師。

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