科研场景下的AI模型选择最优方案
针对不同科研阶段的特点,推荐采用分级模型选择策略:
- 想法生成阶段: Verwendung
claude-3-5-sonnet
handeln als--model_writeup
参数,其发散性思维更适合创新点发掘,成本约15-20美元/次。 - 实验执行阶段: Inspektion
experiment.py
自动生成的代码,若涉及复杂计算建议本地运行或在代码中添加GPU监控逻辑。 - 论文撰写阶段:组合使用
gpt-4o
im Gesang antworteno1-preview
模型,前者负责技术严谨性(--model_citation
),后者优化语言表达。
应对技巧:当遇到CUDA Out of Memory
错误时,立即保存进度并调整bfts_config.yaml
den Nagel auf den Kopf treffenmax_debug_depth
参数;建立模型效果评估表记录各模型在不同任务中的表现。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI-Scientist-v2: Autonome wissenschaftliche Forschung und Verfassen von ArbeitenDie