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证据填写规范与示例

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证据填写规范与示例

一句话定义

证据填写不是记录“我学过什么”,而是留下别人能检查、能追问、能判断你是否真正理解的材料。

证据的最低标准

一条合格证据至少满足 3 个条件:

  1. 是你自己的表达,不只是复制资料或 AI 回答。
  2. 能指向一个具体文件、notebook、shape、loss、图、口头稿或追问回答。
  3. 明确写出局限:哪些部分只是 toy demo,哪些部分还没有真正复现或理解。

弱证据红旗

下面这些说法只有在同时附带具体证据时才可以出现,否则会被最终质量门标记为风险:

  • “已完成”
  • “看完了”
  • “大概懂了”
  • “AI 解释了”
  • “跑通了”
  • “完整复现”

可接受写法不是删掉这些词,而是补上可检查信息。例如不要写“notebook 跑通了”,而要写“dl_03_attention_qkv.ipynb 已运行,Q/K/V shape 是 ...,但没有复现 multi-head 和完整训练”。

不合格与合格对照

类型不合格写法合格写法
看视频看了 MIT intro看完 MIT intro 后,我能用自己的话区分 tensor 是数据表示,loss 是目标差距,gradient 是参数更新方向;仍不清楚反向传播细节
读论文读了 word2vecword2vec 解决的问题是把离散词变成可计算向量;我的最小机制理解是用中心词预测上下文,局限是还没理解 hierarchical softmax
跑 notebooknotebook 跑通了dl_03_attention_qkv.ipynb 中 Q/K/V shape 是 [batch, seq, d_model] 到 attention score [batch, seq, seq];我能解释 softmax weight,但还没复现 multi-head 训练
AI 协作问了 ChatGPT我让 AI 解释 LoRA 后,发现它没有说明 base weight frozen;我补充了低秩增量 BA 和可训练参数量对比
口头表达讲了一遍我完成 8 分钟主线稿,能把 word2vec、ResNet、Transformer、GPT/BERT、Scaling、RLHF/LoRA/Diffusion 连成三条线;卡住点是 Chinchilla 和 Scaling Law 的区别

每日记录如何同步到结业证据

每日记录内容同步到哪里填写重点
今天真正理解的 3 件事结业证据档案.md 的论文学习证据或入门诊断证据用自己的话写,不要只列术语
今天跑通或检查的代码结业证据档案.md 的 notebook 和代码证据输入 shape、输出 shape、loss/结果、未覆盖论文部分
今天还不懂的 3 个问题错题与薄弱点复盘.md写成可补强任务,不要只写“不会”
AI 复盘结果结业证据档案.md 的 AI 协作证据写 AI 帮了什么、你改了什么、发现了什么风险
口头稿或录音要点结业证据档案.md 的最终模拟组会证据主题、论文、notebook、追问、自评

12 篇论文的一页笔记证据格式

每篇论文至少补齐这 5 项:

项目应该怎么写
研究问题这篇论文解决什么具体问题,不要只写“提出新模型”
核心方法用一句直觉 + 一句专业表达
最小机制你能用什么 toy 代码、图或公式说明它
证据或结果作者用什么实验或现象支持方法有效
局限边界你没复现什么、没理解什么、方法本身有什么限制

notebook 证据格式

复制下面格式到 结业证据档案.md


notebook:dl_xx_...

对应机制:

输入 shape:

中间 shape:

输出 shape:

loss/输出解释:

我实际改动或检查了什么:

没有覆盖论文的部分:

我还不懂的问题:

AI 协作证据格式


使用工具:ChatGPT / Claude / Codex

我给 AI 的任务:

AI 输出中有用的部分:

我人工检查或修改的部分:

发现的风险:

最终产出:

最终模拟组会证据格式


汇报主题:

深入讲的论文:

展示 notebook:

总时长:

回答追问数量:

最清楚的一段:

最薄弱的一段:

仍然不懂的 3 个边界:

下一步 7 天任务:

给 AI 的证据审查提示词


请审查下面这条学习证据是否足以证明我真的理解了相关概念。



要求:

1. 判断它是“合格证据 / 太空泛 / 缺 shape 或结果 / 缺局限 / 像复制 AI”

2. 指出还缺哪一列可以填进结业证据档案

3. 不要替我美化,只给出需要补的具体内容

4. 如果我把 toy demo 说成完整复现论文,请明确指出



我的证据:

【粘贴证据】