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AI复现顶刊论文只需10分钟?研究系统 + 代理架构解析 这是 Agent Skills 系列的最后一期。我们聚焦实证研究的最后一块拼图:复现与多代理。 如果研究不能被复现,它就不是科学。但 Skill 本身就是一份可执行的方法论文档——不仅告诉你怎么做,还能自动执行。 数据获取:找数据从一个月缩短到一个 MCP 复现实战:10 分钟复现 AER 顶刊论文 仓库里有个经典案例,用 Stata Skill 自动把 AER 论文从 Stata 翻译成 Python,核心系数、标准误、显著性水平全部复现。三个自主研究系统值得关注:Agent Laboratory(5500 Star,研究成本降低 84%)、AI-Scientist-v2(首篇完全由 AI 撰写并通过同行评审的论文)、ARIS(隔夜自主研究,下班提交任务,第二天拿结果)。 审稿回复:过去 6-8 个月,现在 2 周 review-response 把审稿意见自动分类逐条起草回复,AI-research-feedback 用 6 个 AI 代理模拟顶刊审稿,paper-slide-deck 把论文一键转 PPT。 多代理系统:角色分离 = 同行评审逻辑 为什么多代理比单 Agent 好?因为同一个 Agent 既写又审,倾向于认为自己写的都对。CoPaper.AI 用 Supervisor + 4 子代理分工协作,港大 AI-Researcher(NeurIPS 2025 Spotlight)能完成从文献到论文的完整流程,人大 DeepAnalyze 在全中文环境做自主实证分析。就像一个研究团队,有人找文献,有人跑回归,有人写初稿,有人审质量。 聚合平台:从零散 Skills 到完整产业链 ClawHub 13,729 个 Skills,VoltAgent 5,400+(44,791 Star),antigravity 1,340+(30,578 Star)。整个生态已发展出完整的产业链,附带官方指南、学术讲座和因果推断入门教材。 五期内容覆盖了实证研究全流程,从选题到文献、从因果推断到写作修改、从复现到多代理。AI 是放大器,不是替代品——它替你做最耗时的搬砖,你保留最核心的判断。
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