计算机科学与 AI

围绕算法与数据开展方法比较、代码审查、CPU 原型验证和评测复现。

可以从这些任务开始

保留检索式、来源定位及证据分歧，明确哪些全文已实际读取。

说明研究问题、假设、设计与比较条件，列出需要研究者确认的选择。

检查变量、单位、缺失、重复与来源，保留整理记录，不静默补值或删除。

先核对材料与方法适用性；需要计算时实际执行并交付代码、结果与局限。

用独立核对、替代解释或适用的敏感性检查，报告失败条件与未解问题。

用已核对结果生成带单位、图注与来源的图表，并保留可复用代码。

以实际材料和结果起草内容，核对数字与引用，明确草稿和未知。

交付问题清单、逐条回应或汇报材料，区分已修正、待补证据与无法解决的问题。

arXiv 同行评审状态未经核验。论文和代码解读不代表已运行训练或复现实验，关键结论需人工复核。

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