Unverified50% confidenceOpinionExact time
单一的性能百分比具有误导性，号称保留98%性能的模型可能在特定任务类型上恰好落在损失的2%里，应在信任benchmark前用真实任务测试
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50%
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10/4/2026
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Verified研究表明在 Q4 及以上精度时，大多数任务的性能损失在 1–3% 以内74% similarUnverified传统的成功率指标难以全面反映策略的鲁棒性，一个策略可能在90%的常规任务中表现出色却在剩余10%的关键场景中出现灾难性失败73% similarUnverified使用多智能体验证流程时MARCH的准确率被压低到4.4%，而同一模型被直接问哪个更好时准确率能达到43.7%72% similarUnverified在带命题约束的任务中，模型整合已验证为无效候选的比例高达93%–100%72% similarUnverified对于推理服务而言，一个功能正确但让吞吐量下降30%的补丁实际上是不可接受的，性能表现应纳入评测维度72% similar
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