科学研究シナリオのための最適AIモデル選択
さまざまな研究段階において、階層的なモデル選択戦略が推奨される：
- アイデア創出段階使用
claude-3-5-sonnetする--model_writeup発散的思考がイノベーション・ポイント発見に向いているパラメータは、1セッションあたり約15～20ドル。 - 実験実施段階検査
experiment.py自動生成されたコード。複雑な計算を含む場合は、ローカルで実行するか、コードにGPU監視ロジックを追加することをお勧めします。 - 論文執筆段階複合使用
gpt-4o歌で応えるo1-previewモデルであり、前者は技術的な厳密さ (--model_citation)、後者は言語表現を最適化する。
対処のスキル：遭遇した場合CUDA Out of Memory進捗状況を保存し、エラーが発生した場合は即座に修正bfts_config.yaml正鵠を得るmax_debug_depth各モデルのさまざまなタスクにおけるパフォーマンスを記録するために、モデル効果評価フォームが作成された。
この答えは記事から得たものである。AI-Scientist-v2：自律的な科学研究と論文執筆について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIの自律研究におけるモデル選択の技術的困難をどう克服するか？
