像 Karpathy 训模型一样开发软件。
Andrej Karpathy 的 AutoResearch 项目于 2026 年 3 月发布，短短几天内在 GitHub 收获 5 万+ 星标，介绍视频播放量达 860 万次。这是一款开源 Python 工具，代码量仅 600 行左右，可让 AI 智能体在无需人工干预的情况下，于单张 GPU 上自主运行机器学习实验。它通过修改训练代码文件（train.py）生成实验方案，以固定 5 分钟训练时长和验证比特率（val_bpb）为统一评估指标，自动筛选并保留效果更优的代码修改，形成「假设生成 → 训练执行 → 指标判断 → 结果回滚/保留」的循环机制。
这个项目的精髓在于三点：① 量化目标（val loss 是唯一判断标准）、② 自主循环（Agent 不需要人类每轮介入）、③ 只保留改进（退化就回滚，绝不将就）。预计每小时可完成约 12 次实验，一觉醒来就能收获上百轮自动优化的结果。
