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那“开源”
这个承诺，则彻底引爆了全场。
这意味着，每个人都可以免费地将这个工具应用到自己的研究中，节省下数周甚至数月的数据处理时间。
这已经不只是一场学术报告，更像是一场高效科研工具的发布会。
“林同学，请问开源协议是?”
一个戴眼镜的男生激动地站起来。
"
GPLv2"
林允宁回答。
掌声再次响起，比之前任何一次都更加热烈。
终于，当主持人宣布“最后一个问题”
时。
后排，那位一直沉默的老者，缓缓地举起了手。
韩至渊立刻向他点头示意。
全场的目光，瞬间聚焦到这位老者身上。
老者站起身，没有看林允宁，而是看着幕布上的那张鲁棒性分析图，声音不高，却清晰地传遍了整个报告厅。
“这位同学，你的框架，很完整，也很巧妙。
它优雅地处理了统计误差和一种已知的系统误差模型。”
他顿了顿，抛出了一个所有人都没想到的、更高维度的问题。
“但我的问题是，如果实验中存在一种我们完全没有预料到的，‘未知的未知UnknownUnknowns系统误差呢?
“比如，样品本身存在微小的空间不均匀性，而你的模型并未包含这一项。
你的后验预测检验PPC，在多大程度上能够“捕获”
这种模型本身的缺陷?”
这个问题，瞬间超越了之前所有的技术性讨论，直指整个贝叶斯方法论最核心的哲学层面??
我们如何知道我们的模型是“对”
的?
整个报告厅的空气再次凝固。
所有人都屏住呼吸，看向讲台上那个穿着校服的少年。
这个问题，已经超出了“解题”
的范畴。
它考验的，是一名科学家对科学方法论本身的理解深度。
韩至渊的眼神中，也闪过一丝紧张。
这个问题，是对林允宁的终极考验。
......
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