写作、训练、回灌——端到端AI驱动的学术论文生成系统

问题描述：

如果您认可这个项目点点 star 或者 fork 自己仓库（star 为我助力 fork 可能被原作者 DMCA强制下架哈哈哈我删除了好多AI生成内容必须标注规则）
说在前面的话：

[!danger]
关于内容代码的写作还需要大家自己去调整，举个例子我在做YOLO26n + PLC 边缘端模型，你不可能全自动接管那就是 FASR 的 Agent，我是没钱买 token 也没啥时间开发这么大的产品。我的实验为例：
|阶段|做了什么|mAP|趋势|
|Phase 0-1|原版 YOLO26n，最简单的设置|0.847|最高|
|Phase 2|加 P2+BiFPN + NWD + 更强增强|0.813|下降了|
|Phase 3|疯狂调 NWD 参数|0.764|更差了|
|Phase 5 原方案|激进策略（lr↑ box↑ 增强↑ patience=0）|0.71|崩了|
|T1-fix|回退到 Phase B 参数，只去掉 NWD|0.813|恢复稳定|
这也就是说为什么不做智能体大量的修改？我还是交给我自己来做，我不喜欢黑盒的东西。 同时我也要看到我的实验是怎么迭代的，包括如果使用全自动迭代Agent消耗的量太大。

前几天在刷新闻的时候看到了全自动科研：FARS 这个产品。人家做的是智能体，为什么我没有根据这个价格去做呢？ 200多小时写作100篇论文、烧光114亿Token，一般人玩不起。。。还要租 gpu 显卡
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但是仔细阅读官网之后大概率不会开源，并且后面也会收费使用，可能是订阅制。看到站里面今天有人在问这个问题

怎么使用大模型工具帮助科研小白发出自己的第一篇论文 开发调优

佬友们，我最近在思考一个问题。