每个课题都给出假设、已确立的知识，以及如何检验或证伪。假设不是结果：只有标为“已实验验证”的课题才报告了测量证据。
状态表示目前已记录的最强证据。状态之间不是固定的先后顺序；如果证据记录不足以支持某个状态，网站检查会拒绝它。
AI 可以加快研究，但决定研究结论的是证据、可复现性与人的科学判断。
是精确、可检验的命题，并说明什么结果会推翻它。
不是不是结果。看似合理并不构成证据。
是借助 AI 工具完成、并经逐步核对的推导、文献检索与推理。
不是不是科学验证。表述流畅的推理仍可能出错，每一条参考文献都必须核实。
是模型在既定假设下的行为，并附有他人可以重新运行的文件。
不是不能证明物理可行性。仿真的正确性不会超过其模型本身。
是由署名的工程师或科学家检查假设与推理，并记录评审结果。
不是不是同行评审，也不是实验验证。评审者只能检查已展示的内容。
是在物理硬件上的测量，公开测量条件、不确定度与数据。
不是不是普适真理。它只在被测试的条件下成立，也可能被更好的证据推翻。
当一项研究产生了可供他人复用的数据集、模型、设计、工具或工作流时，它会以自身的成熟度发布到 AIPE Hub。发布到 Hub 并不意味着已获验证；其背后的推理、局限与证据保留在对应的前沿研究课题中。 浏览 Hub →
每个课题都是网站公开仓库中的一个 Markdown 文件，遵循统一模板。你可以在 GitHub 上提出修改，或联系我们合作开展更大规模的研究。
评审或质疑
检查某个假设、推导或参考文献。有理有据的反对意见同样是贡献，否定或不确定的结果也会公开。
推进研究
贡献模型、仿真、数据集或测量结果。每一项证据都链接到相应文件，并说明其局限。
提出问题
提出值得研究的问题，说明其意义，以及什么样的结果可以回答它。