机器学习论文复现越来越难？代码拿不到？这篇立场论文直接量化问题并给出可验证性方案！
Position: Let's Strengthen Verifiability If We Can't Enforce Reproducibility
📖 AI 总结
这篇立场论文聚焦机器学习研究中普遍存在的可复现性危机。作者指出，大量论文依赖实证结果支撑其结论，但结果往往难以复现，且这一趋势日益加剧；同时，代码公开率偏低，进一步阻碍了研究进展。论文对上述问题进行了分析与量化，并在此基础上提出具体建议：在无法强制要求可复现性的现实条件下，应转而强化结果的可验证性，使他人至少能够对论文所声称的结果进行核查。该文被NeurIPS 2026立场论文track接收，相关代码与支撑材料已公开。其意义在于，为机器学习社区提供了一条在可复现性难以保障时仍能维护研究可信度的务实路径。
🔑 关键词速览
| Reproducibility | 可复现性，指使用相同数据和代码重新运行实验能得到相同结果的能力。 |
| Verifiability | 可验证性，指独立检查或确认研究结果是否合理、可信的程度，不要求完全重跑实验。 |
| Position Paper | 立场论文，一种表达作者对某个问题观点和建议的学术文章，通常不提出新方法。 |
| Empirical Results | 实证结果，通过实验或观察获得的数据和结论，而非纯理论推导。 |
| Machine Learning | 机器学习，人工智能的一个分支，研究计算机如何从数据中学习并改进性能。 |
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