Seleção ideal de modelos de IA para cenários de pesquisa científica
Uma estratégia de seleção de modelo hierárquico é recomendada para diferentes estágios de pesquisa:
- estágio de geração de ideias: Uso
claude-3-5-sonnetatuar como--model_writeupOs parâmetros, cujo pensamento divergente é mais adequado à descoberta de pontos de inovação, custam cerca de US$ 15 a US$ 20 por sessão. - Fase de implementação experimental: Inspeção
experiment.pyCódigo gerado automaticamente; se envolver cálculos complexos, recomenda-se executá-lo localmente ou adicionar lógica de monitoramento de GPU ao código. - Fase de redação da teseUso combinado
gpt-4oresponder cantandoo1-previewsendo o primeiro responsável pelo rigor técnico (--model_citation), sendo que o último otimiza a expressão linguística.
Habilidades de enfrentamento: ao se deparar comCUDA Out of MemorySalve o progresso e ajuste imediatamente em caso de errobfts_config.yamlacertou em cheiomax_debug_depthum formulário de avaliação da eficácia do modelo foi criado para registrar o desempenho de cada modelo em diferentes tarefas.
Essa resposta foi extraída do artigoAI-Scientist-v2: pesquisa científica autônoma e redação de artigosO
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