开源一周狂揽 35K 标星！Karpathy 开源 autoresearch：630 行代码让 AI 自动“炼丹”！

前些日子，GitHub 上有一个新项目炸翻了。

前 OpenAI、特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy，发布了一个新项目——autoresearch，短短一周左右就狂揽 35.6k Star。

这个项目之所以能引起如此大的轰动，倒不是因为它用了什么惊为天人的技术，而是它向我们展示了一个未来：AI不仅能写代码，甚至能直接接管最硬核的 AI 算法研究本身。

给 AI 一个真实的 LLM 训练环境，让人类通过 Prompt 指导它，让 AI 自己去修改 Python 代码、调参数、改架构，通宵达旦地进行模型训练实验。

这不再是“用 AI 写代码”，这是真正的 “AI 自动做 AI 研究（Automated AI Research）”。

这就是 Karpathy 所说的 "后AGI时代的感觉"。

这个项目到底是什么？

autoresearch 本质上是一个极简版的 LLM 训练环境，它基于 Karpathy 之前的nanochat项目，把核心训练代码压缩成了一个只有630行左右的单文件。

整个项目设计得非常精巧，只有三个核心文件，而且分工极其明确：

• • prepare.py：这个文件是固定的，包含常量定义、一次性数据准备（下载训练数据、训练BPE分词器）和运行时工具（数据加载器、评估器）。AI不会去碰这个文件。
• • train.py：这是唯一一个AI会修改的文件。里面包含了完整的GPT模型、优化器（Muon + AdamW）和训练循环。AI可以在这里自由发挥：改架构、调超参数、换优化器、调整batch size……一切都可以改。
• • program.md：这是给人类用的文件。你在这里给AI写指令，告诉它应该怎么思考、怎么研究。这相当于你在设计你的"自主研究机构"的章程。

快速上手

1、安装uv（如果还没有的话）

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2、克隆项目并安装依赖

git clone https://github.com/karpathy/autoresearch.git
cd autoresearch
uv sync

3、准备数据和分词器（一次性，大约2分钟）

uv run prepare.py

4、手动运行一次训练，确保一切正常（大约5分钟）

uv run train.py

如果上面这些都没问题，那你的环境就搭好了！接下来就可以进入自主研究模式了。

让AI Agent开始工作

你只需要把你的AI Agent（Claude、Codex等等）放到这个仓库里（记得把权限都关掉），然后给它一个类似这样的Prompt：

"Hi，看看program.md，我们开始新实验吧！先做一下设置。"

然后你就可以去休息了，AI会自己搞定一切。

工作流程

1. 1. 首先，你得把环境搭好：安装uv，下载依赖，运行prepare.py准备数据和分词器。
2. 2. 然后，你可以手动运行一次train.py，确保一切正常。
3. 3. 接下来就是关键的一步：启动你的AI Agent（可以是Claude、Codex或者你想用的任何大模型），让它看看program.md，然后对它说："Hi，看看program.md，我们开始新实验吧！先做一下设置。"
4. 4. 然后AI就会开始工作：它会修改train.py，运行5分钟训练，看看val_bpb有没有下降。如果下降了，说明修改有效，保留；如果上升了，说明不行，扔掉，重新想别的改法。
5. 5. 就这样循环往复，一晚上能跑上百个实验。

Karpathy自己说，他把一个AI Agent扔在GPU上跑了两天，Agent自己改代码、自己训练、自己评估，跑完了大约700个实验，从中找到了20个真正有效的改进。

或许在未来，谁能写出更好的Prompt，谁能调教出更聪明的AI智能体，谁才是真正的核心竞争力。

写在最后

Karpathy 的 autoresearch 项目，用一种极其简洁优雅的方式，向我们展示了AI自主做研究的可行性。

630行代码，一张GPU，5分钟一轮实验，AI自己改代码、自己训练、自己评估。这是正在发生的事实。

或许正如 Karpathy 所说，写好Prompt然后去蒸桑拿，就是人类研究员在这个新时代的新工作。

GitHub：

https://github.com/karpathy/autoresearch

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