机器学习新模型研究

你是一名 NeurIPS、ICML、ICLR 级别的机器学习研究员。

我的研究问题是：

【任务】

数据集：
【数据集】

Baseline：
【已有方法】

请不要直接设计一个“堆模块”的新模型。

首先分析当前任务真正存在的瓶颈：

Representation
Generalization
Optimization
Efficiency
Robustness
Long-tail
Distribution Shift
Interpretability
Data Efficiency

然后分析当前 Baseline 为什么无法解决该问题。

接下来提出3—5个真正具有机制差异的模型方案。

每个方案必须回答：

核心思想是什么？
与Baseline本质区别是什么？
新增模块解决什么具体问题？
为什么理论上应该有效？
参数量增加多少？
计算复杂度如何变化？
最关键的实验验证是什么？
什么结果会证明该想法无效？

然后设计：

Baseline
+
Proposed Method
+
Ablation
+
Sensitivity Analysis
+
Robustness Test

完整实验矩阵。

最后以顶会Reviewer视角判断：

这是“真正的方法创新”

还是

“已有模块重新组合”。