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怎样克服AI自主科研中模型选择不当的技术难点？

2025-08-25

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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：使用claude-3-5-sonnet作为--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：检查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和o1-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中的max_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。