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三种开源自动科研 agent 的设计取舍：从 5 分钟单卡循环到 23 阶段流水线

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2026-10-03 00:04:57
三个开源自动科研 agent 的工程取舍横评：karpathy/autoresearch 用单文件和固定 5 分钟预算换可比性，AI Scientist 从人类模板走向 v2 的 agentic tree search，AutoResearchClaw 铺开 23 阶段流水线并加引用校验与人工 gate。含三者的改动面、验收方式、成本门槛对照。
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Docker 沙箱不够：跑 AI Scientist 这类自动科研 agent 的隔离加固与 microVM 迁移

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2026-10-03 00:04:03
AI Scientist 会执行 LLM 自己写的代码，README 明确要求容器化并限制网络。本文用 SandboxEscapeBench 与 NCSC 结论说明「纯 Docker 隔离」为何不够，给出 Docker 加固参数清单、四类常见错误，以及 gVisor / Firecracker / Kata / Code Airlock 的 microVM 迁移取舍。
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把 AI Scientist 拆成两层：Alchemy 的交付接口与 AI-Scientist-v2 的 BFTS 配置

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2026-10-01 00:03:56
自动化 AI 科研系统的工程侧笔记：Alchemy 把 Scientist 层与研究环境层分离，只要求交付 algorithm.py + hyperparameter.yaml；对照 AI-Scientist-v2 的 agentic tree search（BFTS 参数、启动命令、成本与沙箱风险）。
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AI-Scientist-v2：自动化科研的全流程架构拆解与源码解读

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2026-06-28 13:46:22
深入拆解AI-Scientist-v2的完整技术架构，从工程视角分析多智能体协同、树搜索决策、视觉反馈闭环等核心设计，并提供快速部署指南。
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AI-Scientist-v2 深度实战：当AI学会自己做科研——从Agentic Tree Search到Workshop-Level论文全自动生成（2026）

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2026-06-12 20:20:27
2026年3月，AI生成的论文登上了Nature。本文深度拆解The AI Scientist-v2系统，从Agentic Tree Search算法到端到端智能体架构，结合代码实战，完整讲解AI自主做科研的技术全貌。
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