PaperBridge AI論文Q&A
AI論文の実験結果は信頼できますか？
最初にSOTAかどうかを聞くのではなく、実験が主張する能力を測っているか、比較は公平か、結果は安定しているか、データや評価の漏洩に対処しているか、結論が実験の範囲を越えていないかを確認します。見栄えの良い数字だけでは、信頼性の一部しか分かりません。
本文で確認すること
スコアや結論だけで判断せず、比較条件、データ、計算資源、測定方法を同時に確認します。
差が小さい場合は、反復、誤差、失敗例、適用範囲を探してください。何が確かで何が未検証かを分けて記録します。
確認チェックリスト
- 指標は中心的な主張に直接対応しているか。
- ベースライン、データ、予算、後処理は公平に比べられているか。
- 反復、誤差、または不確実性が報告されているか。
- データ分割、事前学習、外部ツールに漏洩の危険はないか。
- タスク、言語、利用者、コストの境界は明記されているか。
原論文・公開資料
以下は本文の事実確認に使った一次資料または公開資料です。