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全部文档 / 作者: Xiangyu 香鱼

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一个晚上,复现一篇《Science》

作者使用 AI 科研工作台 Open-Science(Codex 订阅驱动),在约 7 小时内从原始数据完整复现了 2024 年发表于《Science》的海马尖波涟漪(SWR)记忆选择研究。工作流采用'先出计划'模式,在查看数据前先冻结分析方法,并通过输入审查发现了作者自己代码与配置间的多处不一致。复现结果分四类报告:基线流形解码、回放候选筛选、CEBRA 编码大多精确复现,仅个别指标未复现;HSE 投射方向与原结果一致。最终交付包含报告、对照表、复现脚本的完整产出包。作者认为 AI Agent 大幅降低了科研复现门槛,未来人人都有机会参与科研。

技术 › Agent Xiangyu 香鱼 2026-10-199.5 KB 12.1K 133 85

从单机到双机:小白靠 AI 助手跑通 124B 大模型的完整记录

本文记录了一位非计算机出身的普通用户,借助 AI 助手,成功在双节点 NVIDIA DGX Spark 上部署蚂蚁百灵 124B 参数的 Ling-3.0-flash 模型,并完成单机 FP4 与双机 FP8 的对比评测。文章详细介绍了从模型下载、SGLang 编译、单机部署到双机配置、公网 API 开放的全过程,并提供了性能数据、踩坑清单和 AI 协作方法论。核心结论是:双机在长输入预填充上优势明显(2.2倍),但解码速度提升有限;上下文长度是硬约束,单机 FP4 适合日常任务,双机 FP8 适合长文档处理。

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