自动研究循环两大盲区：统计显著性验证与后训练一致性
_TarunKathuria · x · 2026-10-07
对自动化 AI 研究讨论的补充，作者同意前述观点并追加两点：
- 统计显著性难以判定：区分改进是真实信号还是噪声本就不易，而大多数爬山式自动研究循环据其所知并没有做严格的统计检验。
- 预训练改进能否延续到后训练存疑：预训练阶段的收益有多少在后训练后仍然保留，需要考虑后训练技术栈——但数据、后训练配方等要素往往没有被作为明确的模型规格定义，自动研究循环难以处理这一环。
所属事件:自动化 AI 研究循环落地难：问题定义与评估成关键瓶颈(2 条相关)→
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