統計嚴謹性

深度分析

「Haskell Research Monad」與 Declarative Scaffolding：提升 AI 科學家統計嚴謹性的雙層架構

AI科學家自動化研究面臨大量假陽性風險，研究提出以Haskell實作的Research monad結合Declarative Scaffolding，從宏觀保證統計流程、微觀限制LLM產生的程式碼，防止資料外洩與方法錯誤。模擬2000假說驗證可將FDR控制在0.01左右，提升系統可信度。