今天怎样委派
分阶段接收
SAPAI直接支持方案到计划草稿，同时显示统计推理项仍有漏项；StatQA支持先查方法适用性。因此采用到可计算、可推演的设计候选，不把格式完整当方法正确。
W-M07 · 条件能力评估
研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划
把研究问题变成可执行设计、样本量依据和预先分析方案，明确可识别结论与假设。
现在的用法
可委派完整设计候选和可重算功效/SAP；先接收估计目标与实施假设，再冻结分析，不只审核文案。
SAPAI在9份临床方案上比较3模型的27份SAP，由统计师双评分；描述项与统计推理项表现不同。
开始前满足这些条件
- 问题及重要性可定义
- 设计参数有来源/情景
- 能独立检验操作特征
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
用你已有的上下文继续
交给我的 Agent
带走当前公开资料，让你的 Agent 结合已有背景继续分析。也可以读完就结束。
查看可复制的内容
我正在了解：研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划 把研究问题变成可执行设计、样本量依据和预先分析方案，明确可识别结论与假设。 请读取这项工作的输入、条件和验收，结合当前授权与环境完成我提出的交付。先说明可执行范围和阻塞；保留失败、重试与独立接收记录，不把示例当作本次已运行结果。 公开资料： 当前任务与验收资料：https://edgeofwork.com/work-units/W-M07.md?version=2026-10-21.workunits.2 区分职业资料、研究结果、工具声明和编辑推断；读取资料给出的日期、版本与范围。需要时补充原始来源。使用自己的自然报告或对话继续，无需把个人材料和分析回填网站。
当前判断与直接依据
工具今天能否获得
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
StatQA ↗ · 3d5f6b5…；NeurIPS2024
公开数据/脚本，不能当研究设计成品。
SAPAI公开研究 ↗ · v1 2026-03-19
可读论文；所链github本轮未核实可下载，不冒称即用产品。
哪些具体证据支持判断
外部报告结果
SAPAI用9方案/3模型生成27份SAP，统计师清单评价描述项准确81–83%、统计推理项67–72%；文稿填全不能代表设计推理同样可靠。
SAPAI：临床方案到统计分析计划的验证研究 ↗
支持：临床计划生成的原始领域评估及漏项/幻造风险。
定位：Abstract Methods/Results
范围限制：预印本，清单项分不是整计划通过概率；未验证自主设计或合规。
判断限制：预印本，清单项分不是整计划通过概率；未验证自主设计或合规。 百分比为原研究清单项准确性，不是27份SAP全部通过率。
研究配置：v1；GPT-5、Claude Sonnet4、Gemini2.5Pro；逐节提示，46项0–3统计师双评分；模型/采样成本不用于本站估计。
工具与方法依据
临床主分析与敏感性需要围绕同一估计目标对齐，设计不能靠生成文案决定。
判断限制：指南不证明AI设计正确。
有条件的编辑推断
研究设计可按估计目标、独立功效/操作特征和可执行计划接收候选，而非仅检查文稿。
StatQA：统计方法选择与适用性 ↗
支持：方法适用性错误要求显式核对前提。
定位：Overview / applicability errors
范围限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
判断限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
输入变化会怎样改变结论
抽样调查
分层/整群/不等概率及不应答。
采用范围：可交抽样/加权设计和偏差情景，不能套两独立样本公式。
验收变化：纳入概率、设计效应/权重、覆盖误差和不应答敏感性。
临床试验计划
包含终点、估计目标、中间事件及中期访问。
采用范围：分阶段接收设计/SAP与盲态计算；不自动改变医学或监管目标。
验收变化：协议—估计目标—分析集—模型—敏感性一致；中期alpha和访问边界。
观察性因果设计
没有随机分配，混杂/选择假设未知。
采用范围：先交可识别性与偏差分析，不能自动承诺因果结论。
验收变化：明确时间零点、混杂、positivity、敏感性；不以p值接收因果。
非临床随机或配对实验设计
非临床研究拟采用独立/聚类随机、配对或重复测量实验，未必涉及患者或临床终点。
采用范围：可交实验设计、功效和分析计划候选；临床SAP成绩不直接迁移成该设计已测。
验收变化：独立核实验单位、分配/配对/聚类、测量时点和假设；模拟操作特征及效应/失访情景，不套不匹配的两独立样本公式。
实验室研究设计
输入包括实验处理、供体/培养物等生物实验单位、技术重复、批次/板位、检测方法与资源。
采用范围：可委派设计和可重算功效/分析候选；BixBench3执行给定方法不证明代理会自主选对实验设计。
验收变化：定义生物重复与技术重复、随机化/平衡批次、对比及多重性；避免伪重复，缺少方差/批次信息时交参数情景而非编n。
前沿已经展示到哪里
已出现临床SAP专属验证；样本和模型受限，临床试验注册/合规和长期结果不由AI文稿证明。
未知下一步怎样验证
在公开或授权方案上隐藏参考SAP，让代理输出估计目标、功效代码和计划；先用错误单侧/忽略聚类/改变估计目标负控制校准，再独立模拟。
未来什么信号会扩大或缩小边界
- 扩大：未见设计的操作特征独立复现、条款与终点一致，统计选择可追溯。
- 收缩：敏感性幻造、参数无来源或I类错误失控；缩到方案对照与计算候选。
交付什么
请求：研究尚未看结果，需要设计调查/实验/临床研究并冻结主要分析。
包含目标总体/估计目标、设计选择、功效与敏感性、缺失策略和分析计划；不把文档清单分数当有效设计，监管/伦理决策另由相应主体作出。
- 研究目标
- 研究问题、目标总体、终点/时间点/估计量、最小有意义差异、可接受风险与资源。
- 设计资料
- 抽样框/随机化单位、聚类/分层、先验方差/事件率来源、失访与执行限制；临床给锁定方案和intercurrent events。
- 冻结与接收
- 主要/次要/探索分析、multiplicity、中期查看/盲态边界、缺失假设与替代情景；估计目标变化必须有版本。
接收产物
- 设计与估计目标对照、抽样/随机化方案和实施要求
- 可重跑样本量/功效计算及参数来源/敏感性曲线
- 统计分析计划：分析集、模型、缺失/偏离、中期与多重性、表图模板
- 可识别性/选择偏差风险、未决设计选择及不同选择的影响
怎样验收
1. 设计回答原问题
独立列总体、变量、比较、时点与估计目标；区分随机/观察设计，确认干扰、选择和依从性假设。
拒收例子：要治疗策略效应却只分析完成者；观察相关性写成随机试验效应。
2. 样本量和实施一致
另一计算路径复算功效/样本量；模拟拟定设计的I类错误/覆盖/功效，考虑分配比、聚类、失访和效应大小不确定。
拒收例子：把总样本当每组；忽略ICC、双侧/单侧或多重检验。
3. 缺失和分析计划可执行
从空结果表和合成边界数据推演分析；临床敏感性须同估计目标，补救治疗/死亡等中间事件策略不得静默变。
拒收例子：填“使用适当方法”无算法；换目标却说只是敏感性。
4. 版本及选择不追结果
对照锁定方案与输出，重大统计选择逐项标来源/新建议/未定；中期方案检验alpha/访问隔离，未授权结果不能用于设计优化。
拒收例子：看过显著结果后回写“预设”；幻造临床方案未规定的敏感性分析。
一个具体例子
输入：设计例：两组12周连续终点试验，给定差异δ、SD和失访范围；明确所有随机受试者的目标及补救治疗处理；不填无来源n。
预期交付：估计目标、分配/分析集、可重算n与功效曲线、缺失敏感性及表图模板；尚无本例运行。
容易出错：只排除失访者并宣称原估计目标不变；用总体人数代替每组样本量。
工作步骤怎样重组
原来的组织方式
设计专家口述、文档作者转写、程序员算样本量，往返澄清。
现在的组织方式
给研究目标和约束，代理自选计算、设计比较和计划组织；模拟反馈能修正设计，关键选择有依据，不固定一条统计流程。
保留的判断、新增的工作与失败接管
仍需做好
- 研究问题/伦理与实施可行性
- 估计目标与可接受风险
新增职责
- 设计到代码操作特征核对
- 方案—SAP差异可追溯
人的责任：研究团队决定目标、资源和可实施取舍；统计接收者独立检验设计假设/操作特征，代理可完成草案、计算和边界推演。
失败处理：缺参数时交情景范围和决策影响，不造方差/事件率；问题不可识别则交所需设计修改；预算不足区分探索建议与冻结计划。
尚待补足
- 直接AI证据主要为方法选择/临床SAP，调查设计属迁移
- 伦理与监管裁决不在生成任务内
这对个人和团队意味着什么
职业与岗位
统计设计、试验/调查统计
设计、参数出处、功效程序及计划差异
补目标领域和设计理论，展示一个错误设计如何被拒。
查看相关职业与方向 →团队与分工
设计不明确还是重复算数耗时？
代理比较设计与计算，接收者裁决科学目标并独立检查操作特征。
用未见方案比较完整设计错误与接收人时。
查看工作分工与组织案例 →依据具体支持了什么
SAPAI：临床方案到统计分析计划的验证研究
临床计划生成的原始领域评估及漏项/幻造风险。
未覆盖：预印本，清单项分不是整计划通过概率；未验证自主设计或合规。
ICH E9与E9(R1)：估计目标和敏感性方法
估计目标/敏感性工作约束。
未覆盖：指南不证明AI设计正确。
StatQA：统计方法选择与适用性
方法适用性错误要求显式核对前提。
未覆盖：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
原文定位、日期与职业来源关系
- SAPAI：临床方案到统计分析计划的验证研究 ↗
2026-03-19 · 定位：Abstract Methods/Results；Data/Code
预印本，9个试验方案、3模型生成27份SAP，统计师双评分；描述与统计推理项分开。；未同行接收；清单准确性不是整份SAP临床有效或合规裁决；工具github入口本轮未核实可取。
核查 2026-10-20 · 下次复查 2026-11-20
- ICH E9与E9(R1)：估计目标和敏感性方法 ↗
1998-09-01；R1页面2020-02-18 · 定位：Current version；E9(R1)估计目标/敏感性框架
官方方法指南，支持设计、分析、解释对齐及同估计目标敏感性核验。；方法与工作约束，不是AI能力实测；适用法规/试验需另按辖区核实。
核查 2026-10-20 · 下次复查 2026-11-20
- StatQA：统计方法选择与适用性 ↗
2024-05-26 · 定位：Overview；Benchmark/Evaluation；NeurIPS2024论文
原作者以统计任务、列和方法适用性评估LLM；提供数据和脚本。；合成构建/元数据先验与有限方法集；历史模型成绩不等于新模型统计全流程能力。
核查 2026-10-20 · 下次复查 2026-11-20
未来3–5年：2029–2031
2029–2031：从辅助解题到可检验的研究伙伴
开放问题的形式证明与专业研究产物表明，AI已不只局限于套路题。数学的可验证性可推动能力扩展；跨领域独立选题与持续发现是否普及仍需观察。以下为条件情景。
当前建议回答今天怎样交付；未来3–5年指2029–2031。编程的完整交付与数学的开放问题成果，支持认真准备更广泛自主工作的强情景。本站把AGI视作跨领域、能适应新任务且可靠达成复杂目标的讨论对象；这些进展是方向证据，尚不能确认某个AGI定义已满足或必在某年发生。三种情景均给出可观察信号、职责变化与现在行动，不把今天的局限或人的现有分工写成永久边界。
基准情景：更多证明与模型工作整包委派
形式库和工具完善后，AI承担更大比例的引理搜索、推导核查、建模代码与验证；研究者能并行探索更多候选，日常工作从手推每步转向问题结构和结果理解。
现在的行动：建立可检查的问题集、形式库与数值对照；同时练习读懂AI产物和发现被弱化的条件。
成立信号与职责变化
- 不同来源未见命题的搜索覆盖扩大
- 自然语言到形式声明错误减少且可独立检查
- 证明和失败记录可重放，合理预算内有持续成果
数学人员需要连接问题、形式语言与解释；验证工程和研究协作能力重要，单纯手算的相对价值可能下降。
加速情景：自主提出并推进研究方向
若AI能在新领域定位重要问题、建立所缺理论与验证链，并持续获得独立接收，研究单元可能扩大为选题到证明或反例的完整计划，成为接近通用研究能力的重要证据。
现在的行动：为更强系统准备可复用问题、语义验证与贡献记录；支持快速尝试新方向，按实际成果重新配置研究职责。
成立信号与职责变化
- 多家独立团队复核新的重要结果，非只重复熟悉题型
- 可迁移到缺少现成形式库的领域
- 完整尝试分布、成本与后续修订透明，而非只见成功题
人的工作可能集中于研究目标、价值选择、概念理解和与现实系统连接；证明搜寻与部分审查本身也可能高度自动化。
受限情景：可验证子题强，开放研究迁移慢
AI在库内证明和数值工具上不断进步，但形式化成本、选题与研究意义判断限制更广泛自主发现。
现在的行动：优先填高复用基础库与语义缺口，按研究问题选择AI辅助范围，不把未解题全部解释为AI不可用。
成立信号与职责变化
- 成果集中于少数可形式化题型
- 新领域经常缺定义、引理或可靠语义转换
- 专家解释与校核成本仍随产物量增长
领域理论、形式化桥接和问题设计仍是瓶颈；不会只剩通用提示技巧。
持续观察什么，以及情景的研究依据
- 新结果的独立复核、修订及学术接收
- 公开尝试分母、资源与未解任务
- 跨领域、跨表示的题意保持和长期研究循环
- AlphaProof Nexus：形式证明搜索进入开放数学问题 ↗
2026-05-21 · 定位：摘要、§2输入输出、§5与§6、附录A.1/B.2
论文报告在353个Erdős问题中解决9个、492个OEIS猜想中证明44个，并公开Lean产物；展示搜索和内核反馈循环。；选题、形式库和搜索预算影响覆盖；未逐条重放论文证明，也不代表自然语言题意已自动核验。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- OpenAI公开新的数学研究产物 ↗
2026-10-06 · 定位：正文结果发布、Lean材料与修订协议；10月15日资金更新
内部前沿模型的研究结果、部分Lean形式化及尝试信息被公开，可逐项检查。；并非每项结果均获学界接受或有形式证明；内部模型不等于公众产品；10月15日更新不是新能力发布。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- Deep Think在专业数学研究中的生成、核查与修订 ↗
2026-02-11 · 定位：The Frontier of Pure Mathematics；贡献分类；Expanding to Physics and Computer Science
研究案例包含找证明、找反例与跨领域联系；区分自主和协作贡献，并允许返回未解决。；自然语言核查器不是形式内核；发布时作者未声称其最高两档重大突破，未逐篇复核案例。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- Lean官方：怎样验证一份证明 ↗
未标注（持续更新文档） · 定位：检查形式陈述、内核与公理依赖相关章节
固定目标后检查证明与传递公理，另核对形式陈述是否等于原问题。；工具方法而非模型能力数据；latest会变，实际运行须锁定Lean和Mathlib版本。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查