第 3 期: 核心架构剖析（三个决定性文件）

[Translation Pending]\n\n相较于其他数以百计的文件，autoresearch 坚持了极端的轻量主义。里面其实只有三个最重要的骨架文件。分清它们，你才懂这个系统在玩什么概念：

1. prepare.py (不碰，给系统的铁律)

• 作用：数据预处理的神器。里面包含了固定的常量配置（Constants）、一次性数据的获取准备（数据集下载/Tokenize打包），甚至兼顾了 Dataloader 和评估器的组件调用。
• 权限：人类和 AI 都不准改！ 这确保了只要用这作为底座，所有的测试都在同一个评估标准下。

2. train.py (随便碰，Agent 发挥的画板)

• 作用：这就是沙盒的灵魂。里面装载了核心架构：整个包含所有层的 GPT 模型定义、强效优化器 (Muon + AdamW 混编)以及 5 分钟计时长的 Training 循环。
• 权限：这是只属于 AI Agent 的游乐场！你可以看成这是一个白板。如果系统要尝试新的 Flash Attention 或者调整 Batch Size 甚至是删掉 LayerNorm 改用新特性层，通通在这个文件里动手。

3. program.md (人类改的终极指挥棒)

• 作用：基线指导声明（Baseline instructions）。
• 权限：只有研究员（人类/你）会在这留下指令。
• 核心解读：研究员在 program.md 里用自然语言告诉 AI 诸如：“不要改变评估接口”、“尝试降低计算瓶颈”、“可以调整注意力头” 等法则。把智能体 (Agent) 引向这个 markdown 文件，它就会心领神会。

这也是为什么大家惊呼这个代码写得非常“后现代”：研究人员以前都在熬夜调 train.py；但在现在，研究人员只负责写一份名叫 program.md 的 Markdown 指令就去睡觉了。