跳转到内容
Auto-Research 调研
搜索
Ctrl
K
取消
选择主题
深色
浅色
自动
菜单
概览
结论速览
调研方法与证据分级
两种 AutoResearch
全景
学术与实验室的端到端系统
基于 Claude Code / Codex 的开源 pipeline
证据
真实评审中的案例
评测研究
为什么 AI 审稿分不可信
Claude Code 与 Codex 对比
主要失败模式
研究品味专题
总览:研究品味为什么是更深的瓶颈
什么是研究品味:一个分层框架
证据地图:哪些层面强、哪些层面弱
怎么衡量研究品味:基准、标签与人类上限
研究品味基准全览
研究品味基准目录
AI 的想法为什么偏增量
提升研究品味的方法与证据
AI 什么时候表现出好品味:条件、例外与边界
实践:人和 Claude/Codex 怎么分工选题
开放问题:哪些新证据会改变这些结论
2026 动态
实验室怎么说
会议与 arXiv 规则
实践指南
怎么选 pipeline
推荐流水线(S0–S10)
有证据支持的设计模式
不要相信的信号
Pipeline 详解
ARIS(Auto-Research-In-Sleep)
The Agentic Scientist(Sakana AI-Scientist-v3)
AutoResearchClaw
Spark-to-Paper
DeepScientist
AutoSci
Anti-Autoresearch(论文诚信取证)
总结
总结与研究机会
附录
GitHub star 快照
主要来源
术语表
更新记录
选择主题
深色
浅色
自动
不要相信的信号
任何 AI 审稿分,尤其是 pipeline 内部拿来优化的那个审稿人打的分。
GitHub star 数。
“被接收”,但实际是专收 AI 论文的会议、模拟评审或 workshop。
作者在自建的小任务基准上报告的成绩。
系统自己说“已验证”。在 ResearchFlow-Eval 中,GPT-5.6 Sol 和 GPT-6 Astra 各自声称达成 8 条结论,实际分别只有 3 条和 4 条。