AI 与研究结果免责声明

本免责声明是 服务条款 的一部分。它适用于来自 Lasques, Inc 的研究、聊天、代码、报告、知识项、模拟、图表及其他输出结果。(las/ques)。

1. AI 输出可能存在错误

AI 模型生成的是概率性内容。输出结果可能包含错误陈述、虚构或误导性的引用、偏见、遗漏、不安全的代码，或缺乏记录数据支持的结论。不同的用户可能会收到类似的输出结果。自信的陈述并不等同于正确性的证据。

在依赖、分享、发布、申请专利、部署或将其商业化之前，您有责任对输出结果进行审查。请审查代码和许可，检查来源，复现相关结果，并在需要时获取合格的独立建议。

2. 模拟与证据

运行成功意味着程序已根据记录的执行状态完成；这并不代表模型、假设、数据集、测量值或结论是正确的。在需要进行实验室、临床、实地、监管或安全性验证时，计算机模拟不能替代这些验证。

存储的种子、参数、代码快照、指标和日志有助于检查和复现。它们并不保证每个结果都能在每个环境中复现，也不保证外部资源将始终可用。

3. 确认级别

候选结果（Candidate）是智能体尚未验证的结果。已复现（Reproduced）意味着有记录的独立重新运行或独立研究支持该结果。统计确认（Statistical confirmation）记录了经过配置更正且符合条件的预注册测试。客观验证（Objective verification）记录了评估者的评分和重新评估。形式化证明（Formal proof）记录了已接受的证明和所需的陈述保真度结果。专家确认（Expert confirmation）记录了合格外部专家的评审。

这些标签描述了服务所存储的检查项，并不保证某项主张是真实的或符合特定用途。检查可能会失败、不完整、包含实现错误，或被后续证据取代。正如证据系统所述，被驳回的标签具有优先权。

4. 统计数据、评估器和形式化证明

统计显著性并不代表实际重要性，也不消除偏差或验证底层假设。探索性结果与预注册的验证性测试截然不同。评估器可能会对错误的目标进行评分或存在缺陷。

Lean 检查器在其形式化系统和公认假设范围内证明所提交的定理。陈述判定器则单独评估该定理是否忠实地代表了该研究主张。较弱、不同或未经检查的陈述并不能确立完整的主张。这两个自动化步骤均无法保证预期的现实世界解释。

5. 新颖性与专家评审

新颖性标签通过将主张与有限的现有文献进行对比。它们并非专利检索，也不确立新颖性、非显而易见性、可专利性、自由实施权或不存在第三方权利。公开披露可能会影响知识产权。

邀请专家对特定证据进行评估。记录在案的评审并不保证其资历、超出资格检查范围的独立性、完整性或正确性。经验证的组织徽章仅表示所述的订阅状态，而非背书或经过验证的科学资质。

6. 非专业建议

服务不提供医疗、临床、法律、财务、工程、安全或其他专业建议。请勿将输出结果作为影响个人健康、安全、权利或财务决策的唯一依据。请根据您的具体情况获取必要的批准和专业评审。

7. 更正与责任

知识网络更正可能会影响早期的及衍生出的研究。请关注警报，检查有争议的项目，并视情况重新运行受影响的工作。请勿以误导他人的方式移除 AI 生成或验证相关的披露信息。

有关重大错误的疑问或报告可以发送至 [email protected]。适用的法定强制权利予以保留；在法律允许的范围内，条款管辖免责声明和限制。