用途：Autoresearch 让 AI 智能体自主进行 ML 实验。人类编写 program.md 研究指令，智能体读取后修改 train.py、提交、运行 300 秒训练、提取 val_bpb 与 peak_vram_mb，改进则保留提交，否则 git reset HEAD~1，并记录到 results.tsv，循环往复。
主要能力：固定 5 分钟实验预算；单一指标 val_bpb 评估；git ratcheting 只保留改进；results.tsv 记录 keep/discard/crash；提供 setup.sh、run-experiment.sh、run-loop.sh、show-results.sh、check-hardware.sh 等脚本。
使用方式：安装 uv 后克隆仓库并 uv sync；运行 uv run prepare.py 准备数据；先手动 uv run train.py 验证基线；编写 program.md；用 Claude Code 等智能体按 program.md 运行循环；用 watch、awk、sort 等命令监控 results.tsv。
限制：train.py 可读写，program.md、prepare.py、constants.py、pyproject.toml 只读，不能新增依赖；需 GPU，H100 80GB 推荐，低显存需调低 MAX_SEQ_LEN；Apple Silicon 与 Windows 为社区移植；具体收费、价格与效果数据暂未提供。