学术界模拟器是研究的基础工具。它们是数字化的模型，用于重现现实世界现象或探索理论概念。一个模拟器的“清洁度”是其科学价值和可靠性的关键指标。高清洁度意味着模拟器是准确、可复现且无偏见的。低清洁度则可能导致误导性发现，损害研究可信度。
清洁度是一个综合指标，衡量模拟器的多个方面。它包括数据质量、模型稳健性、方法透明度和结果完整性。一个清洁的模拟器是所有这些要素的完美结合。
数据污染是清洁度的主要威胁之一。数据集可能包含噪声、错误标签或偏差。例如，一个包含有偏见样本的数据集将导致模型学习到有偏见的模式。数据清洗和预处理是提升清洁度的必要步骤。
模型污染源于训练过程。过拟合是常见问题，模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。数据泄露，即模型在训练时接触到测试数据，会严重损害其泛化能力。使用不恰当的算法或超参数也会导致模型不稳定和不准确。
方法污染涉及实验设计的缺陷。未报告的细节，如随机种子、评估指标或基线模型，会降低可复现性。使用未经验证的假设或简化模型可能无法捕捉真实世界的复杂性。
结果污染是结果呈现和报告中的问题。选择性报告，即只展示有利的实验结果，会扭曲发现。篡改数据或结果的不透明性会破坏整个研究的可信度。
提升清洁度需要系统性的方法。代码和数据的公开共享是基础。详细的文档和可复现的实验是关键。严格的同行评审过程有助于发现潜在问题。
学术界模拟器的清洁度是科学进步的基石。它确保了研究是可靠的、可验证的，并能建立科学共识。随着模拟器复杂性的增加，维护其清洁度是一项持续的责任。
