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当 AI Advisor 介入科研闭环：探索模型自主迭代与专家反馈的真实边界。

从成本、生成机制到现实困境：Auto Research 离全自动科研还有多远？

从信息不对称、容量间隙到轨迹修正与信号净化：系统复盘 2026 上半年 On-Policy Self-Distillation (OPSD) 的核心痛点与改进工作。

后训练希望学习信号同时准确、稠密、易得，但现实里很难三者兼得。OPD 提供了一种新的组织方式——在学生自己的轨迹上，把教师、验证器、环境反馈组织成密集监督。

关于 training-free prompt optimization、GRPO、经验库与 3DrawAgent 的一些思考

Notes on LLM algorithms