<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Reproducibility on AI + 量化工程</title><link>https://miasyster.github.io/tags/reproducibility/</link><description>Recent content in Reproducibility on AI + 量化工程</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://miasyster.github.io/tags/reproducibility/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>研究不可复现，就不是研究</title><link>https://miasyster.github.io/posts/atomic-versioning/</link><pubDate>Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://miasyster.github.io/posts/atomic-versioning/</guid><description>ML 研究中最常见的谎言是&amp;rsquo;上次跑的结果很好&amp;rsquo;。上次用的什么代码？什么数据版本？什么参数？没人说得清。我用文件系统事务（临时目录 → 原子重命名）实现了每次迭代的不可变快照，让&amp;rsquo;上次的结果&amp;rsquo;变成一个可查询的事实而不是一段记忆。</description></item></channel></rss>