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神经符号AI文献可复现性审计：85/1304篇可复现

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AI 综述

Brandon Colelough 等作者提出面向科研文献的六阶段可复现性审计框架，并应用于神经符号AI（NSAI）文献，得出该领域可复现率很低的结论：在1,304篇合格记录中，完全或部分复现85篇，占合格语料的6.52%，占实际尝试复现的18.68%。审计流程分阶段筛除：初始检索5,497条记录、去除3,018条重复；第三阶段逐条寻找可验证的公开代码制品，849篇没有找到，其余45篇进入制品清单并尝试受限重跑（四、五阶段）。重跑受阻的主要原因是制品缺失：321篇缺非代码制品，42篇缺代码仓库或代码不可用。基于论文摘要，作者据此建议未来论文投稿时提供完整、版本化且永久存档的制品包。

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最新进展10月20日 12:00

神经符号AI文献可复现率仅6.52%，研究提出六阶段审计框架

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10月20日

12:00
arXiv · cs.AI
神经符号AI文献可复现率仅6.52%，研究提出六阶段审计框架
基于论文摘要，作者提出面向科研文献可复现性的六阶段审计框架，并将其应用于神经符号AI领域。审计覆盖1,304篇合格记录，最终完全或部分复现85篇，占合格语料的6.52%、尝试复现的18.68%；另有321篇因缺少非代码制品、42篇因缺少或无法使用代码仓库而受阻。作者据此建议未来论文投稿时提供完整、版本化且永久存档的制品包。

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