AI科研实测：完全依赖模型自动调优，最终只收获了“烧钱”与性能退化

近日，一位开发者在技术社区分享了其尝试使用AI（Opus）全自动参与科研模型调优的经历。在仅提供需求而不进行人工干预的情况下，虽然投入了数百元的API调用成本，但模型性能并未改善，AI往往采取最保守的方案，甚至导致指标下降。这一案例揭示了当前“自主智能体”在处理复杂逻辑任务时的局限性：缺乏人类引导的“全自动”模式往往效率低下。这也引发了技术社区的思考：在已有研究思路的情况下，人类应如何正确地通过Prompt工程与人机协作，让AI真正成为提升指标的辅助工具，而非盲目替代人工决策。