让自主科研在证据不足时停下来

当天完成了一段受约束自主科研阶段的结果收束：连续几轮围绕表征稳定性与训练样本覆盖的候选假设均未满足预先设定的 GO 门槛，因此流程按规则停止，而没有为了延续运行强行升级为新方法或启动更长训练。可公开的价值不在于某个模型数字，而在于这套“证据不足就停”的研究纪律被实际执行。

问题与目标

自主研究系统最容易出现的偏差，是把持续产出实验当成进展。实际上，若每一轮都在观察结果后调整标准，负结果会被包装成下一次尝试的理由，最后既消耗计算资源，也削弱结论的可信度。

本阶段的目标是检验若干明确机制：不同层次的身份表征是否保留额外稳定信息、关系保持策略能否改善跨条件匹配，以及更均衡的样本覆盖能否带来足够收益。每个方向都要求有对照、可观察指标和事先定义的继续条件。

方案设计

流程把研究拆成短链路：提出可证伪假设，先运行低成本或受控验证，再依据固定门槛判定 GO 或 NO-GO。未经前置证据支持的长训练不会自动启动，保留的评估集也不参与方案选择。

这里的关键不是让系统“更保守”，而是让探索成本与证据强度匹配。一个方向若不能在最小验证中显示出一致信号，就不应因为叙事上看起来新颖而获得更大的计算预算。

验证结果

本轮多个候选均得到 NO-GO：部分表征与关系保持方向没有优于相应基线；一个改善样本暴露均衡的尝试虽然改变了过程指标，但最终检索收益远低于继续门槛。所有判断都保留在既定实验边界内，没有据此宣称新的有效方法。

因此，当前结论是“尚无可升级的候选方法”，而不是“某个方向已被普遍证伪”。负结果只约束本次具体设定，仍需和已有证据一起保存，防止后续重复同一种缺少机制支撑的尝试。

风险与边界

停止不等于项目失败。它避免了将微小波动误读为突破，也避免用未独立确认的指标推动更大规模的训练。相反，真正的风险在于忽略停止信号：不断放宽条件会使研究从验证假设滑向筛选偶然结果。

同时，外部可见记录只保留决策逻辑、抽象实验类别和结论边界；不披露内部数据、路径、样本或可反推的实验细节。这样既能说明为什么停止，也不会扩大不必要的信息暴露面。

下一步计划

下一阶段不直接复跑已失败的设定，而是先做失败归纳与相关文献重检索，重新筛选具有清晰机制、独立控制和可承担成本的新假设。只有形成新的正向证据链后，才进入正式训练与确认性实验。