研究者寻求基线复现差异的报告方案

一名机器学习研究者发帖求助：其论文采用的一篇已发表方法作为基线，按原作者公开代码和论文超参数复现后，多数 benchmark 结果与原报告相差在噪声范围内，但其中两个 benchmark 始终低了几个点；跨3个随机种子、4次重复且间隔数月仍出现相同差异。 该研究者尚未决定如何披露这些结果，Reddit 讨论者提出联系原作者、提交 GitHub issue，或在主表和附录中同时列出原论文数字与独立复现数字。争议主要在于：复现结果与原报告存在明显差距时，达到何种证据标准才应影响论文结论或基线评价。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。