data-to-paper

data-to-paper 是一个系统性框架，通过人工智能的力量完成从原始数据到科学论文的全过程。这一流程强调透明性、可追溯性和人类可验证性，确保研究结果的可靠性。

主要功能

1. 数据链连接的手稿：研究结果、方法和数据之间通过编程方式关联，所有数值可追溯到生成它们的代码行。
2. 领域无关性：旨在尽可能广泛应用于不同研究领域。
3. 灵活目标研究：可以自主提出和测试假设，也可以测试用户提供的具体假设。
4. 编码防护措施：通过多重防护措施，减少常见编程错误。
5. 人机互动：提供图形用户界面，允许用户对研究过程进行监督和干预。
6. 记录与回放：整个过程被记录，包括所有决策和反馈，确保透明性。

使用场景

data-to-paper 框架适合多个研究场景，例如：

• 健康指标分析：使用公共健康数据集进行健康状态研究。
• 社交网络分析：分析社交媒体上的互动情况。
• 固定目标的治疗政策评估：研究治疗方法变化对结果的影响。
• 治疗优化：使用机器学习方法比较不同治疗方案的效果。

这种框架尤其适合对简单研究问题（如统计假设测试）进行快速探索，并可以扩展到更复杂的研究需求中。用户可以在整个过程中提供反馈，确保最终结果的准确和质量。