mini-AGI explora aprendizado contínuo com 8 GB de VRAM

Publicado em 22 de setembro de 2026, o relato sobre o repositório mini-AGI descreve um modelo treinado do zero em um notebook com 8 GB de VRAM. O fluxo de dados usa batch 1, pagina pesos do disco e ajusta taxas de aprendizado para tentar reduzir o esquecimento durante o aprendizado contínuo.

A implementação é apresentada como material para analisar aprendizado online e treinamento de modelos com memória limitada. Para conferir o alcance das afirmações, consulte o repositório e o post originais, examine o código e as configurações relatadas e compare os resultados documentados; o resumo disponível não informa métricas de desempenho.