先把标准说清楚
参考论文、代码仓库、数据集、主指标与容差集中展示。
论文指标、数据切分和训练配置需要反复核对,起跑前就消耗大量精力。
环境、依赖、参数和数据处理任何一处偏差,都可能让结果失去可比性。
租机、看资源、盯日志、保存环境,需要在多个后台和命令行之间切换。
Idea、代码版本、指标和实验备注分散,下一轮很难从可靠证据继续。
02 · RESEARCH WORKFLOW
不把科研变成黑盒自动化,而是把每一步的输入、状态、证据和选择放回你的视线里。
从论文、代码或研究目标出发,整理数据集、评测 split、主指标与成功标准。
确认实例后执行复现,持续监控指标与日志,接受达标结果并保存可复用环境。
把假设转成可比较实验,用同一套指标对照 Baseline,留下记录、结论和下一步。
03 · BASELINE
在追逐新 Idea 之前,先把论文、数据和评测标准锁进同一份实验契约。MatPilot 协助处理环境与执行,结果是否可接受,由你确认。
参考论文、代码仓库、数据集、主指标与容差集中展示。
每次尝试都有状态、训练监控、实时日志与代码版本。
达标结果成为后续 Idea 的可比较锚点。
04 · COMPUTE CONTROL
从选择实例,到复用 Baseline 环境,再到查看资源与停止机器,所有动作都和具体实验关联。
ACTIVE INSTANCE
停止机器将终止当前运行并结束计费,执行前需要再次确认。
区域、机型和价格清晰可见。
减少重复安装和等待。
关键停止动作需要再次确认。
05 · IDEA EXPERIMENT
从假设、实验契约到运行结果,始终沿用已接受的 Baseline 标准。实验做完后,不只得到一个数字,也得到它为什么值得继续的依据。
IDEA EXPERIMENT
idea_local_pooling · Accepted Baseline
06 · ONE PROJECT, ONE EVIDENCE CHAIN
从论文中确认数据集、评测 split、主指标与容差。
第二轮复现进入容差范围,由用户接受为对比锚点。
保留已验证依赖与运行环境,减少 Idea 实验的重复配置。
在同一数据和指标标准下,验证 Local Feature Pooling。
记录提升、限制和下一步:补充多随机种子验证。
07 · RESEARCH ASSETS
代码、数据、论文、运行记录和报告各有归处,下一次对话可以继续沿着已确认的事实推进。





检查每轮实验对应的代码提交与变更。
保存项目、Baseline、实验和指标状态。
承接数据集、训练日志和大文件产出。
管理实验所依据的论文来源和本地正文。
接收通知,并在离开电脑时继续远程会话。
MATPILOT DESKTOP
从一篇论文、一份代码或一个研究目标开始,在同一个项目里推进 Baseline、实例和 Idea 实验。
当前版本:v0.3.2 · 发布日期:2026-07-17