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多媒体实验设计与审核指南

acmmm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
161
本指南为作者提供了提交ACM多媒体论文的严格实验方法论标准。它详细指导如何严谨地验证跨模态（cross-modal）声称，确保所有证据都能支持多媒体的贡献。内容涵盖了隔离融合机制的消融实验设计、用户研究的规范化、与匹配基线的性能报告，以及关于数据集、媒体许可和计算成本的透明化要求。
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多媒体研究结果可复现性指南

acmmm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
96
本指南旨在帮助研究人员确保多媒体领域的实验结果具备高度可复现性。它详细阐述了从代码提交、数据版本、媒体预处理参数到硬件环境记录等关键步骤，确保独立评审人员能够重现论文报告的全部结果。
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ACM多媒体论文选题指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
212
本指南帮助研究人员判断项目核心是跨模态融合、媒体系统升级还是人类中心的应用，从而决定其最适合投稿的顶级会议（如ACM MM、CVPR、ACL等）或期刊，避免单一模态的误投。
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ACM多媒体论文写作风格指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
126
这是一份针对ACM多媒体（ACM MM）论文的撰写和修改指南。它指导作者如何将论文的焦点从单一模态的性能指标，转移到跨模态的融合机制上。核心要求是让所有媒体元素（图、音、视频）充当直接证据，并在严格的6-8页篇幅内，将多媒体贡献清晰地展示在论文的第一页。
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模型团队编排工作流

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Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
402
该系统是一个三层模型团队的编排器，专为超出单个模型处理能力的复杂、大规模任务设计。它通过任务分解、并行执行和强制验证循环来确保结果的准确性。适用于需要研究多个竞争对手、执行多阶段计划或管理迭代AI开发流程等场景。
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构建最小化AI智能体技能栈

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github/awesome-copilot
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本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。
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AISTATS学术会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
478
本指南为作者准备投稿AISTATS会议论文提供专业指导。它帮助作者评估论文的贡献是否具有统计学基础，如何重构文章的叙事，并指导作者增强理论深度和实验证据，以适应顶级AI统计会议的审稿要求。
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亚洲视觉会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
376
本指南为计算机视觉研究人员提供了一份专业的投稿策略，专门用于亚洲视觉会议（ACCV）。它指导用户评估手稿是否适合顶级会议，帮助作者重构研究叙述，优化证据展示（如消融实验和失败案例），并明确ACCV在区域范围内的定位，以最大化论文的发表成功率。
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英国机器视觉会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为目标投稿英国机器视觉会议（BMVC）的作者提供专业支持。它帮助评估计算机视觉论文的适用性，提供从文章构架、论证证据、结构优化等多个维度进行深度辅导，确保研究贡献能清晰、专业地呈现给领域专家审稿人，提高投稿成功率。
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CIKM投稿准备检查清单

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
342
这份指南详细介绍了大型AI会议（CIKM）的强制投稿要求。内容涵盖了严格的页数预算（包括附录）、强制性的生成式AI使用声明、EasyChair的作者提名流程，以及维护双盲匿名性和遵守关键时间节点（如摘要截止周）以避免稿件被直接拒绝。
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大语言模型评估严谨指南

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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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大语言模型可复现性指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了大语言模型（LLM）论文的科学可复现性标准。它提出了分层验证体系（精确、预算、漂移），指导作者如何处理开源模型、专有API模型，并规范了计算资源和实验失败模式的书面披露，确保研究结果的严谨性和可追溯性。
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