Karpathy 的自动研究在我的 AI Polymarket 交易机器人上的应用
本视频演示了如何将Karpathy的「Auto Research」概念应用于Polymarket比特币套利机器人。系统以GitHub为大脑，通过Claude Code/Codex驱动自动化实验循环，根据Training Program定义的剧本自主生成实验、运行测试、评估结果并迭代策略。核心套利逻辑是当Up和Down合约总价低于100美分时，买入两边可获得确定性利润。演示中展示了从experiment 16到18的迭代过程，系统会自动丢弃表现不佳的实验并保留优化方向，最终在实盘演示中10-20分钟内完成5笔套利交易，全部获胜，盈利约2美元。