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这个仓库把一套精简过的单卡训练流程交给大模型智能体，让它整夜自主跑实验。智能体可以改动模型代码，训练五分钟，看验证集上的每字节比特数有没有下降，有改进就保留，没改进就回退，然后继续下一轮尝试。设计思路非常清晰：智能体只能改一个文件，人类通过另一个文件来引导方向，再用一个指标判断进展。它既是一个能跑通的实验，也是搭建自己智能体循环的参考模板，而不是生产级服务——这恰恰是它的价值所在。README里还讲了如何把配置缩小到低端GPU或Mac上运行，对没有H100的开发者很友好。