用途 该技能用于在投稿 CVPR 前加固论文的可复现性叙述，针对的是评审中常见的“表格无法对齐”问题：某个数据增强开关、裁剪尺寸或预训练语料未写明，导致结果无法复现。它依据 2026 评审周期的机制（截至 2026-07-08 核实）包括计算报告表（Compute Reporting Form，CRF）、匿名补充材料和评审习惯。
主要能力
- CRF 作为可复现性最低标准：2026 周期要求每份投稿附 CRF，第 1 节（硬件规格）与第 5 节（核验）为必填，更深部分可选，并有专有约束的豁免路径。技能建议把必填部分当作起点而非上限：硬件部分锁定 GPU 型号、数量与主配置，为“实时”“高效”等声明提供依据；核验部分由作者对数字负责；可选的任务/计算部分给出每个结果的 GPU 小时或 FLOPs，区分 4 卡与 512 卡方法；完整日志提供运行级记录。若贡献点是效率，只填必填部分会削弱自身主张。
- 实验配方账本：视觉结果对训练配方敏感，建议从第一次实验起维护机器可读账本，每个表格行对应一个配置块，记录骨干、预训练检查点哈希、数据集版本与划分文件哈希、增强、优化器与调度、批大小、种子与确定性设置、硬件（须与 CRF 第 1 节一致）和训练命令，并据此生成论文实现细节段落。账本也便于在评审追问时快速回答某图由哪套配置产生。
- 基准测试规范：明确划分文件；不得在下游测试集上调参，包括会泄漏到架构选择的“只是检查”运行；写明测试集被评估的次数，较稳妥的是验证集消融加一次最终测试；引用指标实现（哪一版 mAP、哪份 FID 代码与特征提取器）；披露预训练来源，说明比较类别；说明哪些基线数字引自论文、哪些按自己的协议复跑，并在复跑时对齐骨干与调度。
- 视觉规模下的方差：完整多种子网格常不可负担，可采用折中：对低成本决定性实验（小骨干、主消融）多种子并报告均值±标准差；旗舰实验单次运行但明确说明；当表中种子级噪声达 0.4 时，不要把 0.2 的提升当作发现；若评估本身随机（生成、采样式检测），应重复评估。
- 确定性设置：在补充材料中用三行说明固定了哪些种子、是否启用确定性内核（未启用时注明速度代价）、可接受的非确定性来源（scatter 原子操作、多 GPU 归约顺序、与工作进程调度相关的增强流水线）以及实际观察到的复现容差。
- 声明层面的诚实：可复现性文字即声明面，“代码将发布”是可追踪承诺，“结果可从补充材料复现”可被检验；可用性段落应匹配实际打包内容：补充材料现在提供什么、录用定稿时发布什么（声称作为贡献的数据集届时须公开，2026 政策已核实）、哪些无法发布及原因。
- 留出评估服务器：部分视觉基准通过有速率限制的提交服务器评分，报出的测试数字是服务器回执而非可重跑命令；应在账本记录提交 ID 与日期，遵守每周提交上限（为调参烧掉测试提交是公认禁忌），并给出能预测服务器数字的验证集协议。
- 每周期重新核实：CRF 结构、必填部分与奖项挂钩、OpenReview 表单可能新增的可复现性清单、限制评审期配方/代码细节的补充材料容量上限（2026 上限暂未提供）。
使用方式 技能以“输出格式”给出结构化诊断：复现等级（配方完整/发现缺口）、CRF 一致性与可选部分填写情况、账本覆盖的表行数（n/m）、基准卫生四项（划分、测试集次数、指标来源、预训练披露）、方差（多种子实验、单次运行标注）、按评审可见度排序的修复清单。用户可据此逐项补齐材料。
适用场景 撰写或自查 CVPR 投稿的实现细节、补充材料、CRF 与代码发布声明；准备应对评审关于训练配方、方差与基准比较的追问；在实验室内部建立从首次实验起的可复现记录流程。
限制 资料只覆盖 CVPR 语境与 2026 周期的部分机制，未提供其他会议政策、具体工具实现、CRF 字段全文或补充材料容量上限（明确标注暂未提供）；不保证 GPU 上比特级复现，技能本身只提供记录与披露方法，不执行实验或校验数值。