Unverified90% confidenceFactTime unknown
传统回归测试面临核心困境：全量回归耗时过长，而随机选择可能遗漏关键场景
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90%
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5/31/2026
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Verified若用含测试集的全量数据计算均值和标准差，会导致预处理泄漏，使评估指标虚高，无法真实反映模型泛化能力78% similarUnverifiedLLM评估需要在测试太松（放过真实问题）和测试太紧（产生大量误报）之间找到平衡，阈值往往需要通过实验校准76% similarUnverified设计判断力这类偏主观的能力很难通过统一基准测试量化76% similarUnverified经典派测试通过只验证最终状态规避脆弱性问题，但代价是测试失败时定位问题根源更困难，因为多个真实组件同时参与测试76% similarUnverified基准测试面临饱和（Saturation）和数据污染（Data Contamination）两个系统性挑战，当多个主流模型得分超过95%时测试集失去区分能力75% similar
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