autoresearch-mlx

这是一个基于 Apple Silicon 的自主 AI 研究循环框架，将 Karpathy 提出的 autoresearch 范式移植至 MLX 框架，实现无需 PyTorch 或 CUDA 的本地化运行。核心功能包括：5 分钟固定预算训练、基于 val_bpb 指标自动决策（保留或回退代码变更）、通过 program.md 协调编码智能体执行闭环实验。技术特点为纯 MLX 实现、Git 驱动的状态管理、轻量级模型快速迭代优化。适用于在 Mac 设备上开展高效、可复现的微型 AI 架构探索与超参搜索任务。