多篇論文的結果能不能直接比：實驗設定對齊與可比性核對提示詞（數據劃分、指標定義、基線版本逐項對照）
想把幾篇論文報告的數字放進同一張對比表，或者想引用「某方法比某方法高几個點」時用：把各論文的實驗設定段落貼給 AI，它逐項對齊數據集版本、劃分方式、指標口徑、基線來源等條件，告訴你哪些數字可以並列、哪些只能分開說，以及對比表該怎麼加腳註。
通用大模型 對話模型通用
【角色】你是一位嚴格的實驗方向審稿人，見過太多「把不同設定下的數字放在一張表裏比高低」的稿件。 【輸入】 - 我想比較的問題（哪幾種方法在什麼任務上的表現）：[比較問題] - 各論文的實驗設定與結果段落（每篇標明代號，粘貼原文）：[各論文實驗原文] - 我打算如何使用這些數字（寫進綜述、作為自己論文的對比基線、做選型決定）：[使用目的] - 我自己的實驗設定（如果要和它們比）：[我的實驗設定] 【任務】 1. 從每篇原文中提取實驗條件，填入對齊表，行是論文，列至少包括： - 數據集名稱與版本、樣本量； - 訓練、驗證、測試的劃分方式（官方劃分、隨機劃分、交叉驗證，比例與隨機種子）； - 預處理與篩選（是否去除了某類樣本）； - 評價指標的準確定義（同名指標是否同口徑，例如宏平均還是微平均、是否取閾值）； - 基線數字的來源（作者自己復現還是引自原論文）； - 額外資源（預訓練模型、外部數據、算力或調參預算）； - 結果的呈現方式（單次、多次平均、是否報告方差）。 原文沒有寫的格子填「未報告」，不要推測。 2. 逐列判斷各論文之間是否一致，不一致的說明這種差異通常會讓數字偏高還是偏低，或方向不確定。 3. 給出可比性結論：把論文分成若干「可直接並列的組」，說明每組內可比的依據；指出哪些比較只能定性描述。 4. 根據我的使用目的給出建議： - 寫綜述：對比表怎麼分塊、需要加哪些腳註； - 做基線：哪些數字可以直接引用，哪些必須在我的設定下自己重跑； - 做選型：現有證據能支持到什麼程度的結論。 5. 列出需要我回到原文、附錄或代碼倉庫裏確認的「未報告」項，按對結論影響的大小排序。 6. 給出兩句表述示範：一句是經得起推敲的寫法，一句是應避免的寫法。 【約束】 - 所有條件與數字只來自我粘貼的原文，標註出自哪篇；不引用你記憶中的榜單或其他論文。 - 不對方法的優劣下結論，只判斷證據是否可比。 【輸出格式】實驗條件對齊表 → 差異與影響方向 → 可比分組 → 按用途的建議 → 待確認清單 → 表述示範。
高亮處換成你自己的內容：[比較問題]、[各論文實驗原文]、[使用目的]、[我的實驗設定]
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使用說明
怎麼填變量：[各論文實驗原文] 請粘貼 Experimental Setup、Implementation Details 和結果表的表注，而不只是結果表裏的數字，關鍵差異往往藏在一句「we follow the split of…」或表注的小字裏。每篇前面加代號（如 P1、P2），方便模型標註出處。[我的實驗設定] 沒有就寫「無」。
常見失敗與調整：
- 只貼了結果表。模型大部分格子只能填「未報告」，得出「無法判斷」。補上設定段落和附錄相關內容。
- 模型根據方法名「想起」了別處的實驗細節。看到沒有出處標註的內容就要求刪除。
- 同名指標口徑不同沒被發現（例如兩篇都寫 F1）。追問「請專門核對每篇的指標計算方式，原文怎麼說的」。
適用範圍：示例偏機器學習，但同樣適用於臨床研究（人群、劑量、隨訪時間、終點定義）和材料、化學實驗（測試條件、儀器、標準），把對齊表的列換成對應領域的條件即可，在 [比較問題] 裏說明領域。
示例輸出
示例，僅供參考（虛構的三篇論文 P1–P3）
| 論文 | 數據劃分 | 指標口徑 | 基線來源 | 多次運行 |
|---|---|---|---|---|
| P1 | 官方劃分 | 宏平均 F1 | 自己復現 | 5 次平均，報告標準差 |
| P2 | 隨機 8:1:1，種子未報告 | F1（未說明平均方式） | 引自 P1 | 未報告 |
| P3 | 官方劃分，但去除了少於 5 個詞的樣本 | 宏平均 F1 | 自己復現 | 3 次平均 |
可比性結論：P1 與 P3 劃分相同、指標口徑相同，但 P3 篩掉了短樣本，數字可能偏高，可並列但需腳註；P2 的劃分和指標口徑都無法確認，不宜與另兩篇放在同一列比較。
表述示範：可以寫「在官方劃分下，P1 報告的宏平均 F1 為 71.2；P3 在去除短樣本後報告 73.5，兩者的測試集不完全相同」。應避免寫「P3 比 P1 高 2.3 個點」。
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