実装前に手法を分解
前処理、モデル構造、学習または推定手順、評価指標を含む実行可能な手順表に落とし込みます。要旨から実装を推測することはしません。
論文再現 AI エージェント
手法とデータ要件を理解し、分析と検証を行い、コード・図表・再現説明を納品します。
論文の再現でつまずくのはコードが書けないからではなく、論文自体が書き切れていないからです。ハイパーパラメータが省かれ、前処理は一文で済まされ、数式の添字は文脈から推測するしかない。著者が実際に何をしたのかを推論しながら、何度も試行して初めて数値が近づきます。
再現エージェントはこの推論と試行を引き受けます。手法を読み解き、必要なデータとパラメータを列挙し、記載のない箇所は根拠つきで明示したうえでコードを書いて実行し、論文の数値と突き合わせ、合わなければどの理解がずれたかを追います。納品物は実行可能なコード、再現結果、そして何が一致し何が一致しなかったかの説明です。
できること
欠落情報を明示
記載のないハイパーパラメータや分割比率は、採用値とその根拠を添えて一覧化します。既定値で黙って埋めることはしません。
原論文と項目単位で比較
再現値を論文の値と並べて提示します。差がある場合は実装差で片づけず、どの段階の解釈がずれたかを追跡します。
実行可能な成果物
断片ではなく依存関係と実行手順を含む完全なコードを納品するため、自分で再実行して検証できます。
よくある質問
どのような論文が再現可能ですか。
手法の記述が比較的そろっており、データが入手可能または妥当に模擬できる論文で成功率が高くなります。非公開データに依存する場合は、着手前に完全再現が不可能な範囲を提示します。
再現できなかった場合はどうなりますか。
数値を近づけるための恣意的な調整は行わず、一致しなかった事実と検証した観点を報告します。再現できないこと自体が有用な情報です。
コードはどこで実行されますか。
隔離されたサンドボックス環境で実際に実行され、実行ログも併せて納品されます。