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最近想搭建知识库，发现要用嵌入模型，大概了解到需要用embedding模型，我就看了下好像显示有gemini-embedding-2-preview之类的，但实际调用其实没有，是VertexAI没有嵌入模型还是newAPI不支持嵌入模型的调用

一个佬发的cpa接入gpt生图教程 遇到点问题
我就截图回复了
没想到这种都能被举报？

给 AI 一个最小闭环，它能走多远
autoresearch 发布一个月后，社区把它的边界推到了哪里
在 karpathy/autoresearch 刚开源出来时，我也试着把它迁到一个 auto-flappy-bird 的小场景里。跑了十几轮以后，训练出来的模型已经可以比较稳定地飞过 20 多个管道。
但我很快意识到，是它不仅能迁到一个强化学习任务里，而是它把“有对象、有评测、有预算、可回滚”的最小闭环压得足够小。小到你会自然开始追问：这套东西还能被用到哪里去？
现在一个多月过去了，社区里冒出来一批 fork、讨论和衍生项目。我回过头重新看这批东西时，忽然注意到，autoresearch 精神最浓缩的表达，其实就是原实验思路提示词里的：

[!important]
NEVER STOP : Once …

我后来越看越觉得，社区过去一个月里真正值得看的那些探索，几乎都在回答同一个问题：
怎样让一个每几分钟就会停下来的实验，尽可能长成一个不会停下来的研究系统。
这也是为什么我现在不太想再写“autoresearch 是什么”。大家差不多都知道了。现在更值得追踪的是，一个月过去，社区到底把这套东西扩展到了哪里。
先说原点：autoresearch 为什么会火
autoresearch 原版其实很小。人写实验思路提示词 program.md，agent 改算法 train.py，而 prepare.py 负责数据和评估，agent 不能碰。每轮实验给固定预算，跑完看分数，决定 keep 还是 revert，然后继续下一轮。
从代码结构上看，它并不复杂。
但它第一次把一件事压缩得非常清楚：局部可改对象、固定评测、固定预算、可回滚。
也就是说，它把“让 agent 连续试错”这件事，压成了一个真的能跑起来的最小闭环。
这一步很关键。因为很多 agent 项目的问题，不是不会生成，不是不会调用工具，而是没有一个足够硬的闭环。它们能做很多事，但很难一直做下去。autoresearch 则相反。它先把边界收得很死，然后才换来那句 NEVER STOP 的成立。
所以我现在更愿意把它理解成一个起点：不是“AI 开始自己做研究”的起点，而是最小自治研究闭环第一次被压到足够小、足够硬、足够可复现。
第一批扩展，不是更聪明，而是先让它摆脱“人得守在旁边”
原版 autoresearch 更像一个本地脚本。你可以启动它，看着它跑，甚至中间打断它。
但只要你真的把 NEVER STOP 当回事，问题马上就会变。你会开始关心的，不再只是 prompt 怎么写，而是：谁来提供 GPU，谁来保实验日志，程序中断了怎么办。
所以像那些把 AutoResearch 搬到云端、搬到远程执行环境里的项目（如mlpatron等），不适合简单理解成“上云版 AutoResearch”。它们真正补的，不是能力，而是运行形态本身。原版解决的是“怎么启动一个闭环”，远程化和托管化处理的则是另一层问题：
这个闭环能不能脱离人的在场。
这听起来像基础设施，其实已经碰到 autoresearch 最核心的那条线了。因为 NEVER STOP 不是一句漂亮口号。它要成立，后面得有一整套持续运行条件：你离开了，实验还在跑；你睡了，日志还在写；一轮失败了，系统还能自己接着往下试。
我一开始以为这只是一个工程层面的补丁，后来越看越觉得，它其实已经在改写人和研究系统之间的分工。到了这里，社区处理的已经不是“这个 agent 会不会改代码”，而是“这套 loop 能不能真的一直运转”。
再往前一步，一个不会睡觉的 agent 还不够
一个不行，就上更多个。也就是 mutable-state-inc/autoresearch-at-home 这一类项目。它想解决的，不再是“单个 agent 能不能一直试”，而是“很多 agent 能不能像一个研究网络那样协作起来”。
原版 autoresearch 解决的是：一个 agent，围着一个目标，不停试。
到了这里，问题开始变成：很多 agent 怎么一起研究，怎么避免重复劳动，怎么共享当前最优结果，怎么把失败也变成公共经验。
技术细节先不展开。我更愿意换成一种容易理解的说法：
原版像一个人在夜里独自改算法 train.py。
到了 autoresearch-at-home，社区开始尝试的是一个研究共同体。有人先认领一个方向，避免大家撞到同一块地方；有人接着跑；有人把结果发出来；后面的人在前面的基础上继续。
这时 autoresearch 碰到的已经不是模型优化问题了，而是研究协作问题。
看到这里我才慢慢意识到，社区在补的已经不只是 agent 的能力，而是研究这件事本身的组织形式。原版里的 NEVER STOP，说的是一个 agent 不要停。到了这里，问题已经变成另一句了：一个 agent 停了，整个研究过程能不能不停。
这一步一出来，味道就变了。因为它说明 autoresearch 的外扩，已经不只是“同一个 loop 跑更多次”，而是在碰研究这件事最老的难题：怎么分工，怎么接力，怎么让局部进展变成公共进展。
不只是模型算法自动优化，而是把 train.py 抽象掉
如果只盯着原 repo，你很容易误以为 autoresearch 的意义主要在训练模型。
但像 kousun12/darwin-derby 这种项目，做的是另一件事。它几乎把 autoresearch 的内核剥出来了：可变对象不再是算法 train.py，而可以是任意“当前状态”；评测器不再是训练损失，而可以是任何一个返回分数的任务；agent 改状态，拿分，保留或回滚，继续。
autoresearch 到这里已经很像一个通用搜索框架了：只要你能定义一个可变对象，给出一个足够硬的评分器，这个 loop 就可能跑起来。
但也正是在这里，问题开始反过来落到人身上。
darwin-derby 有一个我很认同的设计：负责打分的那部分规则，对 agent 是隐藏的。项目里把它写在 score.py 里。原因并不复杂。如果优化器看得到评估函数，它迟早会学会利用它。不是因为它“想作弊”，而是因为你给了它一条更短的路，它就会顺着走。
我原先更在意它能不能迁到新领域，后来反而越来越在意另一件事：谁在定义这个领域里什么叫“更好”。
这也是为什么我现在越来越觉得，autoresearch 的真正边界不是领域，而是评分器的质量。
一个问题能不能塞进这套 loop，不只取决于它能不能被打分，还取决于这个分数是不是值得被无情优化。说得再直一点：你给它一个数字，它就会冲着那个数字跑。至于这个数字和你真正想要的东西是不是一回事，那是人得先想清楚的。
一个典型的非模型训练案例
autoimprove 这个 RAG 案例，我觉得特别值得看。它碰的不是模型训练本身，而是一个混合搜索系统：给定一批文档、查询和评测集，看 agent 能不能把检索效果一点点往上推。
一方面因为 RAG 就是现在最热的 AI 应用层问题之一。
另一方面因为它很直白地说明了一件事：这套 loop 外溢出去的，不是训练技巧，而是把问题改写成“有可变对象、有评测器、有预算”的能力。
这个案例里，agent 在一个 44,000 个文本块组成的混合搜索系统上反复试，14 次实验之后，综合分从 0.42 提升到 0.46。最值得看的不是这个数字本身，而是最大单次改进并不是人手工指定的，而是它自己发现用 RRF 替代原来的加权融合更合适。
它说明 agent 能找到的，并不只是那种“没人想到过的惊天大发现”，而更像另一类东西：
人知道可能有用，但懒得系统试，或者没空完整跑完的工程改法。
这类改法其实最容易被忽视。不是因为它没价值，而是因为它很少值得一个人拿一周时间扎进去穷举。autoresearch 在这里补上的，恰恰就是这段人类通常会放掉的空白。
这里我很喜欢作者想表达的那个意思：你不再主要是在用 Python 写程序，而是在用 Markdown 描述 agent 应该遵循的过程。
Shopify 和营销归因这两个案例，把事情又往前推了一截
autoresearch 发布几天后，Shopify CEO Tobi Lutke 把这个 loop 对准了 Shopify 的模板引擎 Liquid——一个由数百个贡献者持续优化了 20 年的代码库。他用的不是 Karpathy 的 LLM 训练任务，而是渲染速度。Agent 跑了 93 个实验，自动提交了 93 次。结果：渲染速度提升 53%，内存分配减少 61%。
Shopify 的例子，我觉得真正值得记住的不是提速多少，而是他们工程师那个很准的判断：autoresearch 的价值，不只是把人本来会做的工作做得更快，而是在做那些没人会手动排进 sprint 的工作。
autoresearch 第一批真正有效的场景，很多都长这个样子：价值明确，收益稳定，但执行太枯燥，太碎，太难和其他重点工作抢资源。人理性上知道值得做，现实里总会拖着。agent 则不会烦，也不会觉得无聊。
再看 lucianfialho/mmm-research 这个案例，它做的不是工程优化，也不是搜索系统，而是 Marketing Mix Modeling，也就是营销归因建模。说白一点，就是让 agent 去碰“投出去的钱，最后到底是哪些渠道真正

昨天古法注册了一个新号，用的cf的域名邮箱，注册的时候很顺利，都没出addphone，然后用paypal白嫖了首月的free team，拉了4个子号放在cpa上用，今天醒来发现母号还在，子号全掉了，这种情况是ip的问题还是邮箱域名的问题啊。
求助，有没有佬帮忙解答下

好像是有道 教育什么方向的，咱也不太懂
问问佬们有什么要注意的

之前一直用的right codes的套餐，现在套餐没了只能按量付费，昨天一天蹬了30多RMB，有点吃不消啊，佬们现在还有套餐形式的订阅付费站吗？我看rawchat还有套餐，有佬用过吗？

之前用拼车的感觉很舒服，文字处理够用，自己打算买一个，发现有周限额了，感觉亏了一个亿。