利用AI-Scientist-v2实现高效实验设计与路径优化
科研工作中最大的痛点之一是实验设计效率低下和路径规划不合理。AI-Scientist-v2通过以下步骤可解决这些问题：
- 自动生成研究想法: Run command
python launch_scientist_bfts.py --load_ideas，系统会根据输入方向生成多个可行性高的研究方向，避免从零开始的低效。 - 智能路径规划：启用Agentic Tree Search功能(
--tree-search参数)，系统会自动评估可能的研究路线，在unified_tree_viz.html中可视化展示最优路径。 - parameter optimization:: Editorial
bfts_config.yaml文件调整num_workerscap (a poem)steps等参数，可平衡效率与探索深度。
实际应用时需注意：使用Docker环境保证安全性，遇到内存问题可调小模型规模或优化JSON配置。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决科研中实验设计效率低下问题并优化研究路径？
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