需求统计与预测 DSF · v0.11
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📑 本页目录

轮次记录 · Round 3 · 概率方法库 + DSF-Bench + 出生检测落地

1. 目标与选题

2. 背景与相关文献

3. 框架变更(Decision)

# 决策 落点
D15 分布交付规范生效:决策场景 → 默认分位集 + 交付物清单 + 禁止项 protocols/distribution-delivery.md
D16 校准维护协议生效:监控→触发→重校准循环 + conformal 工程化清单 protocols/calibration-maintenance.md
D17 DSF-Bench v0.1 建立:统计基线 + 分布评分 + 组合对照 + 扩展模型槽 + 活数据机制 benchmarks/dsf-bench.md、scripts/dsf_bench.py
D18 知识架构模块化:_architecture + methods/ 七支柱拆分 + protocols/ 独立 + 上下文预算 _architecture.md、methods/、protocols/
D19 出生检测收口为学科协议 + Case 0 工程原型(用户侧落地,本轮并入记录) protocols/emergence-detection.md、app/forecasting/emergence.py

4. 实践产物与结果

4.1 分布交付与校准维护(RQ-C1/C2 · answered)

4.2 DSF-Bench v0.1(RQ-D2 · in_progress)

4.3 出生检测落地(RQ-A5 · answered 草案)

5. 评估

6. 未决问题

7. 下一轮建议(Round 4 候选)

  1. 组合协议实证(推荐):RQ-D1 —— 在 DSF-Bench 上对比简单平均 vs 中位数组合 vs 修剪组合,给出首条组合实证结论。
  2. AI 原生需求案例:RQ-B2/B3 —— GPU/token 需求的截断校正 + 冷启动实例(Case 1/2)。
  3. 粒度拆分试点:RQ-B5/B6 —— 软件开发拆 2-3 个子领域,登记出生表,试跑 watchlist。

8. 版本号与 changelog