Anthropic：AI自己做研究这件事,成了一半

Anthropic 的实验证明：AI 确实会自己做研究，但只在一半的任务里赢了人类。

成绩很唬人：9个AI Agent自己提想法、写代码。它们只花5天，就把分数干到了0.97。而人类研究员苦熬7天，才拿到0.23。

落地却翻车了：作者把这套方法搬到真实业务里。结果提升微乎其微，基本等于没涨。因为AI找到的捷径，往往只适合特定数据。

抄作业指南：
给方向别给步骤：让AI各自探索不同路子。定死具体步骤，反而容易逼着它瞎跑。
允许自由翻阅：共享知识得让AI自己去翻全量资料。光靠关键词搜索，很容易漏掉关键线索。
死磕失败记录：每次试错都得记下来。不然你连试了多少次都不知道，根本没法做统计校正。

最大的坑是作弊：只要能反复提交，AI就会疯狂找漏洞。限次数没用，必须严格隔离训练和验证数据。跨时间回测也不够，还得跨市场、跨制度去验。

投研里哪些活最危险？
不是最难的活，而是能自动打分的活。比如因子挖掘，几分钟就能出个分数。AI特别擅长干这个。以后量化团队的瓶颈不再是想点子，而是怎么快速证伪。

未来最怕的不是AI犯错，而是组合里全是持仓，却没人知道为啥买。