autoresearch

Compétence d'autorecherche pour Claude — Itération autonome orientée vers des objectifs pour Claude Code. Inspiré par l'autorecherche de Karpathy. Modifier → Vérifier → Garder/Rejeter → Répéter indéfiniment.

Un environnement d'exécution AutoResearch piloté par des blueprints pour orchestrer les flux de travail de recherche en IA, de la génération d'idées aux expériences, jusqu'à la rédaction d'articles et la relecture par les pairs.

Une liste organisée de boucles d'amélioration autonome, d'agents de recherche et de systèmes de type autoresearch inspirés par l'autoresearch de Karpathy.

Codex Autoresearch Skill : un système itératif autonome pour Codex qui boucle continuellement sur les étapes suivantes : modification, vérification, conservation ou rejet. Inspiré par le concept d'autorecherche de Karpathy.

Le premier système AGI distribué. Des milliers d'agents IA autonomes entraînent collaborativement des modèles, partagent des expériences via le protocole P2P gossip et favorisent les percées technologiques. Entièrement pair-à-pair. Rejoignez-nous depuis votre navigateur ou votre CLI.

Auto-recherche pour les noyaux GPU. Fournissez n'importe quel modèle PyTorch, allez dormir, et réveillez-vous avec des noyaux Triton optimisés.

AIDE : un agent LLM pour l'ingénierie du machine learning, projet de recherche à l'origine de Weco. Référencé dans MLE-bench d'OpenAI.

Transforme votre base de code en une boucle de recherche automatique : identifie ce qu'il faut mesurer, instrumente le benchmark, puis exécute une recherche arborescente avec des sous-agents parallèles.

NanoResearch : L'assistant de recherche IA autonome.

Un harnais d'auto-amélioration récursif conçu pour aider vos agents (et leurs futures itérations) à réussir n'importe quelle tâche

Un agent de recherche autonome généraliste : exécute des expériences, effectue des recherches et optimise de manière itérative et autonome.

Liste organisée de cas d'utilisation d'AutoResearch avec traces d'optimisation et implémentations open source

Recherche autonome open-source propulsée par des agents de codage. Exécutez Claude Code, OpenCode et Codex avec évaluation, partage de connaissances et évolution multi-agents. Accepté à COLM 2026.

Un plugin codex pour exécuter des boucles d'optimisation au sein d'une base de code. Utile lorsque vous avez un objectif mesurable et de nombreuses modifications à tester : temps d'exécution, vitesse de build, taille de bundle, perte de modèle, scores Lighthouse, utilisation mémoire, latence de requête ou toute autre métrique scriptable.

Principia extrait des principes réutilisables, les compose en idées de recherche traçables, et aide les chercheurs à inspecter pourquoi une idée peut mériter d'être testée.

Scholar All-In-One : Une infrastructure de recherche pour les agents d'IA