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## 👥
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为了保证在 11
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###
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*
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* **
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* **
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- [ ] **D9 数据交接**:A 交出原始数据,B 需在 24h 内独立复算主结果,**数值一致才签字**。
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- [ ] **D13 结论交接**:共写“能说/不能说”的结果边界。
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- [ ] **D14 最终排练**:定稿,不再修改任何内容。
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@@ -70,21 +67,25 @@ pinned: false
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```text
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project/
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├── config.py # 全局配置唯一真源(
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├── common.py # 提示
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├──
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├──
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├── analyze.py # C/D 分解 / c5 分层 / Bootstrap
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└── degrade.py # 超时/失败应急降级脚本
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```
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## 📌 交付标准与验收清单
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本项目不仅追求结果,更注重过程的严谨性。
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### 1. 统计结果 (Statistical Results)
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- [ ] **主比较区间**:提供点估计与 95% 配对 Bootstrap 置信区间(基于 2000 次重采样)。
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@@ -110,7 +111,7 @@ project/
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## 🛡️ 核心代码示例:跨成员独立复算 (Double-Check)
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为了
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```python
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# recompute.py - 由成员 B 独立编写与执行(不 import 成员 A 的分析代码)
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@@ -151,7 +152,7 @@ if __name__ == "__main__":
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## 📅 项目时间线 (2-Week Sprint to D-Day)
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为了确保
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- **[D1-D2] 需求冻结 (11.04 - 11.05)**:环境搭建、数据抽样冻结(Test 100 / Dev 30)、文献矩阵梳理。
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- **[D3-D4] Pilot 与骨架 (11.06 - 11.07)**:跑通小网格测试,分析脚本与绘图模板使用 Pilot 数据联调。
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@@ -170,9 +171,10 @@ if __name__ == "__main__":
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作为课程项目的重要组成部分,将严格遵守学术规范,并在最终报告中作如下声明:
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### 成员贡献声明 (CRediT)
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- **成员
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- **
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### AI 工具使用声明 (AI Usage)
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本项目在以下环节使用了生成式 AI 工具辅助:
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## 👥 双轨并行分工与进度规划
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为了保证在 11.18 前交付高质量的可演示版本,摒弃传统的串行交接,采用**“实验管线”与“统计分析”双轨并行**的敏捷协作模式。两名成员各自负责一条不可替代的产出线,并在关键节点进行交叉验收。
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### 🟢 阶段一:基建与冻结(D1 - D5)
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**核心目标**:跑通全链路,锁定实验参数,消除后期返工风险。
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- **成员 A(管线轨)**:搭建环境与 7B 模型加载;完成 dev 抽样与单题冒烟测试;跑通 Pilot 实验(验证失败率<10%、截断率<5%);编写 `gen.py` 并验证断点续跑。产出:`ids.json`、`pilot.parquet`。
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- **成员 B(分析轨)**:完成文献矩阵梳理;确定 C/D 分解与 Bootstrap 的数学口径;用 Pilot 数据调通 `analyze.py` 与 `plots.py` 骨架。产出:`metrics_spec.md`。
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+
- **🔒 交汇点 1(D5 冻结)**:两人逐条对齐 `config.py` 与 `metrics_spec.md`,共同生成并签字 `frozen.json`。**此后 test 开跑,参数一律不准改**。
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+
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### 🟡 阶段二:生成与预写(D6 - D9)
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**核心目标**:完成全量数据生成,同时并行推进报告前置写作,确保主结果可验证。
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+
- **成员 A(管线轨)**:启动正式生成(优先跑 T=0.6 的全部 2 流),监控运行状态;跑完后合并分片,输出 `raw.parquet` 与 `main_stats_A.csv`;输出成本统计 `cost.csv`。
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+
- **成员 B(分析轨)**:在等待数据生成期间,并行撰写报告 Method、Setup 与 Related Work 草稿;搭建 `recompute.py` 独立复算脚本。
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- **🔒 交汇点 2(D9 独立复算)**:A 交付 `raw.parquet`;B 在 24h 内运行独立脚本复算主结果指标(Greedy Acc, C数, D数),与 A 的产出逐项比对(容差 `1e-6`)。**数值完全一致后方可进入下一阶段**。
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### 🔴 阶段三:产出与整合(D10 - D14)
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**核心目标**:将数据转化为统计结论与可视化图表,并行完成报告组装与排练。
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- **成员 B(分析轨)**:运行完整 `analyze.py`,产出主比较区间、增量表、c₅ 分层与敏感性分析;绘制三张核心主图(准确率曲线、C/D 堆叠、c₅ 分组);撰写 Results 与 Discussion 主体。产出:`tables/`、`figs/`、报告初稿。
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+
- **成员 A(管线轨)**:整理失败率与计算成本附表;审核报告中的实验设置与成本段落;编写演示文稿中的管线与工程细节页;协助排查错例。产出:成本/失败率附表、演示实验页。
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+
- **🤝 交汇点 3(D13 结论边界)**:两人基于各自的视角,共同撰写“能说/不能说”段落,防止过度推断。
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- **最终定稿(D14)**:两人联合排练 8 分钟展示,**此后不再修改任何内容**,准备 11.18 答辩。
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```text
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project/
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├── config.py # 全局配置唯一真源(双方共定)
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+
├── common.py # 提示/抽取/采样/投票(基建共享)
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+
│
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+
├── 【管线轨代码】 ──────────
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+
├── gen.py # 正式生成:分片+断点续跑
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├── merge.py # 合并与成本统计
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+
├── degrade.py # 应急降级脚本
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+
│
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+
└── 【分析轨代码】 ──────────
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+
├── recompute.py # 独立复算:交叉验证管线数据
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├── analyze.py # C/D 分解 / c5 分层 / Bootstrap
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+
└── plots.py # 三张核心主图绘制
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```
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+
## 📌 交付标准与验收清单
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+
本项目不仅追求结果,更注重过程的严谨性。的最终展示与提交必须包含以下四件套:
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### 1. 统计结果 (Statistical Results)
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- [ ] **主比较区间**:提供点估计与 95% 配对 Bootstrap 置信区间(基于 2000 次重采样)。
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## 🛡️ 核心代码示例:跨成员独立复算 (Double-Check)
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+
为了保证数据的绝对可靠性,本项目在 D9 设立了严格的交叉验证机制。**分析轨将使用独立编写的 recompute.py 从底层原始数据重新计算主结果,与管线轨的输出进行逐项比对(容差 1e-6),一致后方可进入正式分析与报告撰写阶段。**
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```python
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# recompute.py - 由成员 B 独立编写与执行(不 import 成员 A 的分析代码)
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## 📅 项目时间线 (2-Week Sprint to D-Day)
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+
为了确保交付高质量的展示版本,采用倒排期管理,将 2 周时间精确到天,并设置了三个“不通过不推进”的硬交接点:
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- **[D1-D2] 需求冻结 (11.04 - 11.05)**:环境搭建、数据抽样冻结(Test 100 / Dev 30)、文献矩阵梳理。
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| 158 |
- **[D3-D4] Pilot 与骨架 (11.06 - 11.07)**:跑通小网格测试,分析脚本与绘图模板使用 Pilot 数据联调。
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作为课程项目的重要组成部分,将严格遵守学术规范,并在最终报告中作如下声明:
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### 成员贡献声明 (CRediT)
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+
本项目采用双轨并行模式,两位成员对项目成功做出同等贡献:
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+
- **成员 A (实验管线轨)**:负责模型部署与显存调度、提示与解析规则验证、12,100次生成的网格调度与断点续跑;负责原始数据落盘及计算成本/失败率统计;撰写报告中实验设置与工程细节部分;参与结论边界撰写。
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- **成员 B (统计与分析轨)**:负责 C/D 分解与配对 Bootstrap 实现、c₅ 分层与敏感性分析、全部核心图表绘制;在 D9 建立独立复算脚本对管线数据执行强制交叉验证;撰写报告中的文献综述、统计结果与讨论主体。
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+
- **共同承担**:研究问题定义、主比较口径决策、参数冻结(D5)、结论边界撰写(D13)、报告交叉互审与联合排练。
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### AI 工具使用声明 (AI Usage)
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本项目在以下环节使用了生成式 AI 工具辅助:
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