ai可自动完成iclr获奖论文端到端复现：通过agent teams组建leader-worker-verifier协作组，注入pdf与代码包后，自主执行代码编写、实验训练、图表生成及结果分析，全程无需人工干预。
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想让AI自动完成一篇ICLR获奖论文的完整复现，包括代码编写、实验跑通、图表生成和结果分析，不再需要你盯着每一步操作或反复调整提示词。
创建Agent Teams协作组
打开MiniMax桌面端应用，确保已登录Token Plan订阅账户——【未开通Token Plan将无法启用Agent Teams功能】。
点击左上角「+ New Team」按钮，在弹出面板中输入任务名称，例如“ICLR2025复现”，系统自动生成Leader角色智能体。
在角色配置区点击「Add Worker」→ 选择「Code Executor」模板 → 再点「Add Verifier」→ 选择「Research Validator」模板；此时团队已包含Leader（调度）、Worker（执行）、Verifier（验收）三类角色，上下文完全隔离。
这一步不能跳过角色绑定：Worker若未指定为Code Executor，将默认使用通用文本模式，无法调用本地Python环境或Git工具链。
向Team注入长上下文与多模态材料
直接将整篇ICLR 2025 Outstanding Paper PDF拖入对话框，M3会自动解析文字、公式、图表及参考文献结构。
使用APIDot进行MiniMax Music 2.6 API工作流程，包括AI音乐生成、歌词创作、器乐制作、音频导出规划、异步任务提交、任务ID...
接着上传配套GitHub仓库ZIP包（含原始数据集、README和baseline脚本），M3基于MSA稀疏注意力机制，在100万token窗口内完成跨文件语义对齐。
注意：不要先解压再单个上传源码文件——那样会导致Verifier无法关联PDF图3与code/src/plot.py中的绘图逻辑，触发对抗验证失败重试。
启动端到端自主执行流程
在对话框中输入指令：“请按论文Methodology章节描述，复现Figure 4a–c全部实验，输出可运行代码、训练日志摘要和三张矢量图。”
Leader立即拆解为9个子任务，分发至Worker；Worker调用MiniMax Code启动本地conda环境，编译CUDA算子，执行147次benchmark提交；Verifier同步加载原始论文图表像素级比对生成结果。
当Verifier反馈“Figure 4b坐标轴标签字号与原文不一致”时，Worker自动回溯第82次commit，修正matplotlib.rcParams配置后重新渲染。
整个过程持续11小时47分钟，最终交付18次git commit记录、23张SVG图表及一份含误差溯源的PDF分析报告。
