项目目标
由 2–3 人组队探索一个 LLM 智能体开放问题，完成提案、中期检查、海报展示与最终报告。研究项目占课程总成绩的 50%。
里程碑
| 阶段 | 成绩占比 | 产物 |
|---|---|---|
| Project Proposal | 5% | 问题定义、相关工作、方法、评测计划与风险 |
| Project Check-in | 5% | 初步系统、实验进展、失败分析与后续计划 |
| Final Presentation | 10% | 2026-12-01 至 12-03 海报展示 |
| Final Report | 30% | 方法、实验、结论、限制与可复现材料 |
课程在 11 月 3 日和 11 月 5 日安排 Project Hours，适合用于设计评审、实验排障和阶段复盘。
研究模板
- 问题：用一句可验证的话定义研究问题与假设。
- 相关工作：说明现有方法、关键差距和本项目的位置。
- 方法：明确模型、Harness、工具、环境、训练和安全边界。
- 评测：预先定义任务集、指标、基线、消融实验和统计方法。
- 结果：同时报告成功案例、失败案例、成本和限制。
- 复现：保存代码、配置、数据版本、日志和运行说明。
验收清单
- [ ] 研究问题具有明确变量与可证伪假设。
- [ ] 评测能够区分方法收益与模型、数据或计算量差异。
- [ ] 至少包含一个强基线和一组关键消融实验。
- [ ] 安全、伦理、隐私和失败影响已纳入分析。
- [ ] 海报、报告和代码仓库中的结论保持一致。