ai-research-explore 帮深度学习研究者在已有研究基础上探索候选方案，记录想法依据、比较条件和实验约束。
它有明确前提：任务、数据集、评估方法等已经选定，并且有可以持续参考的研究上下文。适合问“沿着当前基线，还能尝试哪些有根据的改法”，而不是完全没方向时让 AI 随便找课题。
产出会保存到 explore_outputs，便于回看候选方案怎样得出、准备怎样比较。文档强调，新颖性和意义在文献对照、消融实验与公平比较之前，都只是待验证的假设。
是否运行实验也需要明确范围和授权。它能帮助把探索过程写清楚，不能承诺自动发现创新点或证明论文贡献。
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