AI 学术研究流水线

能真正跑起来的
AI 研究。

ResearchCraft 把一个粗略想法变成完整研究流程:明确研究范围、检索真实论文、生成可运行代码,并写出带引用的论文草稿。一个流程,从想法到结果。

免费开始 → 查看工作台
12 检索来源
5 流程阶段
0 虚构引用
2× 自动修复重试

你的研究如何被构建

Clarify Q&A sharpens scope
→
Search 12 real venues
→
Generate experiment code
→
Execute runs & self-fixes
→
Essay cited writeup done

检索高影响力论文来源

NeurIPS Nature ICML ICLR Science arXiv ACM DL IEEE Xplore PNAS Cell Springer Wiley

第 1 步 — 明确范围

不要再用一句话开始研究。

模糊的提示词只会得到模糊的研究。在检索文献之前,ResearchCraft 会通过结构化问答明确数据集、基线、评估指标和创新角度,然后让你确认研究范围。

✓ 最多 3 轮针对性问题
✓ 生成可审阅、可编辑的研究题目
✓ 题目足够明确时可跳过
ResearchCraft — Clarifying topic
AI
What dataset will you evaluate on?
Me
ImageNet, standard ILSVRC split
AI
What metric — top-1, top-5, or FID?
Me
Top-5 vs. ViT-B/16 baseline
✓ Refined scope locked
"Efficient diffusion models for ImageNet classification targeting top-5 accuracy improvements over ViT-B/16 using ILSVRC evaluation protocol…"

第 2 步 — 检索

只从重要来源寻找文献。

检索范围覆盖 NeurIPS、Nature、ICML 等 12 个高影响力来源。每条结果都带有 DOI 和引用信息,避免博客、空链接和虚构引用。

✓ 12 个精选高影响力来源
✓ 验证 DOI 与引用数量
✓ 可用时自动关联 GitHub 代码库
Prior work — 12 papers found
NeurIPS
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Ho, Jain, Abbeel · 2020 · 8,294 ↗ · doi:10.5555/3495724
Nature
Score-Based Generative Modeling Through SDEs
Song et al. · 2021 · 4,201 ↗ · doi:10.1038/s41586-021-0381
ICML
Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models
Nichol, Dhariwal · 2021 · 3,890 ↗ · doi:10.5555/3524938

第 3-4 步 — 生成并运行

代码会编译、运行,并自动修复。

生成的实验会立即在沙盒 Python 环境中运行。如果失败,ResearchCraft 会读取报错并自动修复代码,最多重试两次,然后再写论文草稿。

✓ 生成后立即执行
✓ 根据报错自动修复,最多 2 次
✓ 每次运行 120 秒沙盒超时
Execution log — diffusion_experiment
⚙️
Code generated
diffusion_experiment.py · 42 lines
done
▶️
Attempt 1 — failed
ModuleNotFoundError · auto-fixing…
fixed
✓
Attempt 2 — success
exit 0 · completed in 4.2s
exit 0
📝
Essay writing started
Using verified execution output
next
引用质量

没有 arXiv:NA,也没有失效链接。

论文草稿中的每条引用都来自 ResearchCraft 实际检索到的论文。没有找到,就不会出现在结果里。

✗ Typical AI writing tool
[1] Smith, J. et al. (2022). Efficient attention. arXiv:NA
[2] Zhang, X. (2021). Deep learning survey. arXiv:2104.XXXXX
✗Links return 404 or papers don't exist
✓ ResearchCraft
[1] Ho, J. et al. (2020). Denoising Diffusion… NeurIPS 2020
doi:10.5555/3495724.3497056
[2] Song, Y. et al. (2021). Score-Based Generative… Nature 2021
doi:10.1038/s41586-021-03819-2
✓每个 DOI 都经过验证,每个链接都可访问

简单的点数制价格

每次研究生成消耗 5 点。一次购买,随时使用,点数永不过期。

免费
¥0
注册赠送 5 点,可生成 1 次研究
  • ✓ 1 次研究生成
  • ✓ 检索全部 12 个来源
  • ✓ 代码执行与自动修复
  • ✓ 点数永不过期
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  • ✓ 代码执行与自动修复
  • ✓ 点数永不过期
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