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论文主张在无法保证可复现性时加强结果可验证性
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AI 综述
机器学习领域多数论文的实证结果难以复现，代码也常不可获取，阻碍研究进展。该论文分析并量化了这些问题，提出在不具备可复现性时提升结果可检查性的具体方案。
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最新进展9月30日 12:00
arXiv 发表立场论文，主张在无法强制可复现性时应强化结果可验证性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Machine Learning立场论文：若无法强制可复现性，则应强化可验证性
summary_zh: 机器学习领域多数论文的实证结果难以复现，代码也常不可获取，阻碍研究进展。该论文分析并量化了这些问题，提出在不具备可复现性时提升结果可检查性的具体方案。
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