Ho scoperto che autoresearch funziona meglio (e solo) per l'ottimizzazione della velocità, dove: 1. L'obiettivo è un singolo scalare (tempo di parete), quindi ogni esperimento ha un chiaro segnale di "migliore o peggiore" 2. La degradazione della qualità è economica da valutare, come un semplice MSE/differenza di pixel rispetto all'output di base che fornisce un gate automatico di pass/fail 3. Lo spazio di ricerca è micro-ottimizzazioni: casting di tipo, quantizzazione, trucchi di cache, pianificazione di valutazione, dove ogni cambiamento è piccolo, indipendente e immediatamente misurabile Fai anche attenzione a auto-compact quando perde il contesto di ciò che è già stato provato.