我是一个大二学生。这学期我加入了一个做古文字识别的实验室，负责 YOLO 检测线。 
说实话，在接触这个项目之前，我对机器视觉一无所知，甚至连 YOLO 是什么都不清楚。实验室把训练集发给我，让我每周写进度、发周报。 
然后——我开始求助 AI。 
整个工作流大致是这样的： 
AI 负责写代码、调参、分析训练结果；而我，负责给它“喂资料”。 
我用 Consensus 搜论文，用 DeepResearch 做文献调研，用学校账号去学术数据库下载全文。当训练效果不理想时，AI 给出可能的原因分析，我再带着这些方向去检索有没有相关论文能解决问题，找到之后喂回给 AI，让它据此设计消融实验、筛选真正有效的方法、调整训练策略和代码。 
循环往复。七轮模型，每轮平均 14 小时，引用了近 100 篇文献。 
最终结果是：我们 YOLO 线的准确率比Paper baseline 高出了 3%。 
按理...