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  "title": "研究者路径",
  "title_en": "Researcher Path",
  "category": "研究导航",
  "summary": "形成带来源、输入、缺口及下一项可检查交付物的研究记录。",
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  "updated": "2026-09-28",
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  "locale": "zh",
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  "related": [
    "/overview/learning-paths",
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希望复算、批判或接手一个现有开放问题的研究者。

**预备知识** 已读目标模块总览；能区分正式来源、网站导读、研究记录与新研究草稿。

**学习目标** 形成带来源、输入、缺口及下一项可检查交付物的研究记录。

下面的勾选仅记录你在本设备上的阅读。每一篇来源仍保留自己的版本、适用范围与科学状态。

<LearningPath id="researcher" />

## 1. 固定来源范围

记录知识快照与目标模块各自的版本。

按顺序阅读：[知识快照与来源范围](/ai/knowledge-base) → [ASD AI 研究规则](/ai/constitution)。

**自检问题** 你正在使用的正式来源与网页内容快照分别是什么？

**下一项行动** 下载清单，记录快照 ID、模块版本、来源快照和问题范围。

[带本步来源进入 Researcher](/researcher?mode=research&context=%2Fai%2Fknowledge-base&lang=zh)。

## 2. 先找真正的观测量

从登记主张走到装置级可比较量，不把重述当作判别预测。

按顺序阅读：[全站预测与主张登记](/tests/predictions) → [分层证伪与影响范围](/tests/falsification)。

**自检问题** 该条目是否已经给出 ASD 与比较模型的同一观测量之差？

**下一项行动** 选一条 Prediction ID，抄录当前准备状态与缺少的计算。

[带本步来源进入 Researcher](/researcher?mode=research&context=%2Ftests%2Fpredictions&lang=zh)。

## 3. 选定可交付的问题

按 Priority、Expertise、Readiness 找到能力和输入相符的任务。

按顺序阅读：[开放问题：按能力与准备状态参与](/open-problems) → [首个完整装置级定量判别量](/open-problems/experiments/quantitative-discriminator)。

**自检问题** 现有输入足以开工吗？还缺理论、数据还是实验装置？

**下一项行动** 打开实际任务页，保留问题 ID，将“待求结果”改写为一份小范围交付清单。

[带本步来源进入 Researcher](/researcher?mode=research&context=%2Fopen-problems&lang=zh)。

## 4. 留下可复算材料

复用现有复现规范，记录输入、代码、环境、期望输出和差异。

按顺序阅读：[实验预测的复现标准](/tests/reproducibility) → [方向钟试运行：从装置到可识别参数](/research/clock-response-pilot)。

**自检问题** 下一位研究者能否在不询问你的情况下复现同一检查？

**下一项行动** 先复查一个已有检查；不要把几何测试或模拟输入改称观测结果。

[带本步来源进入 Researcher](/researcher?mode=research&context=%2Ftests%2Freproducibility&lang=zh)。

## 5. 交接一份待审查结果

使用 Research 模式携带任务上下文，并区分引文结果与新演算。

按顺序阅读：[Researcher 验收与已知边界](/ai/evaluation) → [建立自己的 ASD 研究伙伴](/ai/build-your-own)。

**自检问题** 哪些结论有来源直接支持，哪些仍是本次研究的新假设？

**下一项行动** 从问题页进入 Researcher，导出研究记录；人工审查通过前保持为草稿。

[带本步来源进入 Researcher](/researcher?mode=research&context=%2Fai%2Fevaluation&lang=zh)。

[返回全部学习路径](/overview/learning-paths)