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AI论文成果包与评估指南

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68
本指南为AI/LLM研究论文作者提供一套完整的成果包构建和评估流程。它详细指导如何打包代码、模型权重、数据集和提示词等成果，确保研究结果在匿名评审和公开发布时具备高度的可复现性、透明度和合规性。
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大语言模型评估严谨指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
496
本指南提供了设计和审计大语言模型（LLM）实证评估的最佳实践。它涵盖了数据污染、基线公平性、模型版本漂移和解码参数敏感性等关键陷阱，指导用户构建一套严谨、可复现、科学可靠的LLM评估体系，适用于学术研究和模型评测。
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EMNLP投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
220
本指南帮助作者将经验性自然语言处理（NLP）手稿优化，使其符合EMNLP会议的投稿要求。它详细介绍了会议契合度、所需的证据（如基线模型、误差分析、数据集），以及如何从论文角度优化叙事结构，以适应顶级AI会议的评审标准。
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MLSys会议投稿定位与策略

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433
本指南旨在指导作者将机器学习系统论文定位到MLSys的顶级会议标准。它详细阐述了该会议对系统级贡献（如训练/推理基础设施、编译器、数据系统和硬件感知ML）的特定要求。帮助作者学习如何重构论文叙事，强调其对模型能力、成本、可靠性或部署规模的实际系统影响，以抓住审稿人的关注点。
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CVPR论文成果物提交与评估指南

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398
本文档为CVPR论文作者提供的全套指南，详细介绍了如何科学地打包和提交代码、模型和数据集。内容涵盖了审稿阶段（“密封盒”规则）和正式发布阶段（许可、溯源、版本锁定）的最佳实践，确保研究成果具备高度可复现性和长期可信度，可供任何专家进行验证。
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自然语言处理论文实验证据规范

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本指南旨在帮助作者构建顶级自然语言处理（NLP）会议论文中严谨的实验证据部分。它强调了报告的科学性和可信度，要求在实验设计中包含公平的基线模型、明确的统计学控制（如方差、显著性测试）、数据污染检测以及详细的人工评估流程。确保您的研究结论是经过严格审计的。
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人工智能论文可复现性指南

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本指南提供针对顶会（如ECAI）的AI/ML研究论文的可复现性构建方法。详细介绍了两种模式：理论工作需在补充材料中提供完整的证明和假设，而经验工作则要求固定随机种子、缓存原始输出，并对数据集、模型和环境进行严格的溯源追踪（Provenance Pinning）。同时，也涵盖了双盲评审的最佳实践和主文与补充材料内容的合理划分。
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NLP研究可复现性指南

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本指南为自然语言处理（NLP）研究人员提供了一套可复现性最佳实践。它详细指导用户如何记录模型的精确版本、数据来源、计算资源消耗和所有实验参数，确保学术工作的透明度和可信度，是发表顶级研究论文的必备知识。
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FAccT可问责性文档和产物评估

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本指南详细介绍了在AI研究领域，为提升论文的透明度和问责性所必须准备的配套文档和产物。核心包括数据集说明书（Datasheet）、模型卡（Model Card）、数据陈述和影响评估等，确保研究成果在伦理和技术层面都具有可追溯性和可验证性。
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FAccT论文终稿提交指南

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本指南详细介绍了作者在论文被录用后，准备投稿至ACM FAccT会议终稿（Camera-Ready）所需遵循的关键流程。内容涵盖了从匿名草稿到最终出版格式的转变，包括必须进行的全流程去匿名化（恢复作者信息、添加立场声明）、转换到特定的ACM元数据标准（ORCID、CCS概念）、完成必要的可追溯性文档（数据表/模型卡），以及遵循复杂的出版时间表和版权要求。
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AI研究可复现性与透明度规范

facct-reproducibility
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463
这是一套针对人工智能和数据科学领域的高标准学术指南。它指导研究者如何系统性地提升研究的透明度和可复现性，重点要求发布并记录原始数据、训练模型和定性研究的证据。通过使用数据表、模型卡等机制，确保所有研究结论均可被第三方进行全面审计和验证，从而提高学术研究的严谨性和可信度。
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机器学习研究成果物评估

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279
本指南详细介绍了顶级机器学习会议的科研成果物（代码、模型、数据）的最佳发布和维护实践。内容覆盖了匿名评审时代码的打包规范和公开发布的周期管理，旨在确保研究的高度可复现性、可追溯性及许可的清晰性。
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