用于CT重建的智能体自动研究：理想数据排行榜无法预测噪声鲁棒性

论文构建了一个能修改求解器、运行短集群任务、读取冻结指标并迭代的LLM研究智能体，独立实现和评测26种CT重建方法。结果显示，理想数据上的冠军在噪声输入下可能崩溃，排名可近乎反转；一个仅969参数的组合求解器达到Mayo顶尖梯队水平。