切问学术ai agent可全自动复现论文实验，无需代码与环境配置：上传pdf后三重评估→一键申请gpu并自动配环境→智能修复依赖→执行pilot test与full run→生成结构化报告。
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你需要在零算力、零环境配置的前提下，快速完成一篇论文的实验复现与对比验证，切问学术AI Agent能自动完成从设计到执行的全流程闭环，无需你写一行代码或手动安装依赖。
确认论文是否适合全自动实验
打开切问学术官网 → 登录账号 → 进入 PaperClaw实验助理页面 → 点击“上传PDF”按钮，选择目标论文（建议优先选含开源代码链接的CV/NLP方向论文）。
上传后系统会自动启动三重评估：① 实验复杂度（是否含多阶段训练/大规模数据预处理）；② 代码可用性（GitHub链接是否有效、README是否完整）；③ 算力需求（精确到需A100×2还是H100×1）。【若评估显示“需人工介入”，说明该论文含硬编码硬件依赖（如特定FPGA驱动），此时不建议强推全自动】
评估结果30秒内生成，绿色勾号即表示可进入部署阶段。
一键申请GPU并自动配环境
点击“开始复现”按钮 → 在弹出面板中选择GPU型号（默认推荐A800，兼顾速度与兼容性）→ 点击确认。
Agent将自动连接远程服务器，校验SSH权限、显存占用、CUDA驱动版本，并拉取预置镜像（PyTorch 2.4 + CUDA 12.1 + Python 3.10）。这一步全程可视化，你能在控制台看到实时日志，比如“Detecting GPU: A800-80GB ✅”“Installing torch==2.4.0+cu121…”。
整个过程通常耗时90～150秒，无需任何手动输入命令。
自动修复依赖冲突与脚本适配
方法一：静默修复模式（默认启用）
Agent检测到requirements.txt中transformers==4.38.2与当前镜像不兼容时，会自主降级为4.35.2，并重写train.py中两处API调用（如AutoModelForSeq2SeqLM → AutoModelForCausalLM），再触发重试。
方法二：交互式干预模式（需手动开启）
若首次修复失败，控制台底部会出现“? 查看冲突详情”按钮，点击后展开报错堆栈与修改建议，你可选择“接受自动覆盖”或“下载修正版脚本本地调试”。
注意：所有脚本改写均保留原始注释与逻辑结构，不会删减核心训练循环。
执行实验并获取结构化报告
第一步：Agent自动执行 pilot test（小规模验证），加载1%数据跑通前向传播与反向梯度更新；
第二步：确认pilot test通过后，自动切回full run（全量训练），并开启TensorBoard日志监听；
第三步：训练结束后，自动生成三类交付物：
① Markdown格式实验报告（含准确率/loss曲线截图、显存峰值、总耗时）；
② 可视化对比图表（若你同时提交了基线论文PDF，会并排展示指标差异）；
③ 可复用的Docker镜像ID与推理API端点（供后续调用）。
报告生成后，系统会推送邮件通知，并在“我的实验”列表中归档，支持随时导出PDF或分享链接。
