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外部 AI 研究方案：借鉴方法，明确平台边界
这些是补充材料，核心知识仍来自邮件与中文论坛。论文日期与年份区分“新方案”和“今年仍值得补课的旧方案”；没有把仓库活跃等同于当前生产可用。
| 方案 | 已核验时间 | 最值得借鉴 | 与 BRAIN 的边界 |
|---|---|---|---|
| Microsoft R&D-Agent(Q) | 论文 2025-05-21，非 2026 首发 | 假设生成、编码、执行、分析反馈闭环，因子与模型联合探索 | 默认本地数据/Qlib；不能直接替代 BRAIN 私有字段与远程回测 |
| Qlib | 论文 2020-09-22，基础设施 | 数据、训练、回测、评估的可复现工作流 | DSL、费用、股票池、中性化口径与 BRAIN 不等价 |
| AlphaAgent | 论文 2025-02-24，非 2026 首发 | AST 新颖性、经济解释一致性、表达式复杂度约束 | 本地表达式不天然兼容 FastExpr；结构新颖不保证 PnL 独立 |
| AlphaBench | ICLR 2026 | 将生成、评价、搜索分开评测；观察格式正确性、搜索成本和改善过程 | 有限开放变量与 DSL，不能代表全部 BRAIN 私有数据 |
来源：R&D-Agent(Q) 论文、Microsoft RD-Agent、Qlib 论文、Microsoft Qlib、AlphaAgent 论文、作者仓库、AlphaBench ICLR 2026、项目页。
建议吸收研究编排与评测思想，通过独立适配层连接 BRAIN。只有当你拥有可用且时间对齐的数据时，才考虑本地预筛；BRAIN 私有字段不能假设能导出到 Qlib。最终指标应在同一平台、设置和数据时点重新验证，不跨引擎直接比较 Sharpe。
这些仓库未安装、未审计、未运行；此处不是工具安装推荐或性能承诺。