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ACL学术论文写作风格指南

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355
本指南旨在帮助作者修改自然语言处理（NLP）和计算语言学论文，使其符合ACL等顶级会议的学术要求。核心在于强调任务导向、论证的严谨性、在大型语言模型（LLM）时代限定和量化技术贡献，并指导如何进行结构性压缩和提升学术说服力。
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自动化软件工程实验评估规范

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这是一份为研究人员和审稿人设计的自动化软件工程（ASE）评估指南。它详细说明了进行科学、严谨和可复现的评估所需的各项规范，包括使用真实的软件系统、搭建公平的工具基线、进行组件隔离的消融研究（Ablation），并要求明确定义验证机制和完整的数据溯源记录，确保评估结果的可靠性。
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自动化SE可复现性提交指南

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本指南为自动软件工程（ASE）论文投稿的作者提供详细指导，旨在确保研究结果的可复现性。内容涵盖了强制性的数据可用性声明、构建可运行的匿名化工具、锁定系统和数据源的完整溯源信息（SHA、版本号），以及如何缓存大型语言模型（LLM）的输出，以满足严格的同行评审要求。
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学术研究实验程序设计指南

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348
这是一份关于信息检索、数据挖掘和知识管理领域学术研究的实验设计指南。它指导用户如何构建严谨、全面的实验程序，确保研究主张在检索、机制、可扩展性等多个维度得到充分且可复现的证据支持，尤其适用于顶级会议的投稿要求。
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人工智能研究可复现性指南

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本指南概述了复杂人工智能和知识图谱研究的可复现性最佳实践。它详细指导研究者如何记录和固定从数据预处理、模型训练到大模型提示词等所有环节的细节，确保即使使用了专有数据，研究结果也能被同行充分验证。
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AI论文成果包与评估指南

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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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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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240
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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COLM会议投稿与审稿全流程指南

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298
本文档系统介绍了COLM会议从投稿到最终决策的完整审稿流程。内容详细涵盖了时间轴、语言模型使用规范、互审机制，以及在反驳阶段最大化文章影响力的策略。是作者规划向专业、新兴领域投稿的关键参考资料。
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学术会议论文投稿指南

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本指南详细介绍了大型学术会议（如COLM）的完整投稿流程。内容涵盖严格的格式限制（如9页限制）、保持双盲评审的匿名性、LLM使用披露，以及通过技术扫描防止身份泄露。帮助作者顺利完成学术论文的投稿和修改，确保符合最高的学术规范。
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CVPR论文评审流程建模

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本模型用于模拟大型顶级学术会议（如CVPR）的论文投稿到最终决策的全过程。它详细涵盖了评审周期、作者角色、评审机制（如LLM禁令）以及作者在投稿、反驳和决策阶段的各项关键策略和时间线。
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自然语言处理论文实验证据规范

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149
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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