模型更新回归：固定问题集与失败类型

新模型回答更流畅，仍可能在权限、引用或结构上退步。发布要比较同一问题集。

答案风格与任务完成不同，事实、格式、工具参数和拒绝范围分别评分。随机生成也需多次观察，而不是挑一次最好结果。

模型更新回归：固定问题集与失败类型：处理路径与验证条件

一、问题的范围与前提

模型负责语言或特征推断，检索提供候选材料，程序验证结构与权限，执行层管理实际动作。各部分成功条件应单独定义。生成流畅、JSON 合法和工具调用受理，都不足以独立证明事实正确或业务已经完成。

回归集按事实、引用、结构、工具参数和权限等类别保存错误，不只看整体得分。随机生成可多次测试观察稳定性，困难问题仍保留。新版本可能提高表达流畅而损害约束遵循，关键退步要能阻止发布。测试集版本与模型参数共同记录，业务新增条件再补题，而不是只优化已有示例。

先选择一个明确任务，固定输入、模型和工具范围，完成小样本端到端验证，再扩展数据与并发。引用和计算使用可反查证据，外部内容不授予执行权限。资源、上下文与时间都有预算，失败状态能被查询和恢复，避免在结果未知时盲目重做。

按这个顺序保留中间结果，可以区分输入条件、处理过程和最终输出。前一阶段的条件不成立时，先解释对应错误，再继续后面的试验；单次返回成功不足以覆盖整条链路。

固定模型、处理版本与阈值
保存每条样本的真实标签、预测和错误类别
按任务计算指标，并保留样本量与排除规则

分类、检测和异常任务分母及指标不同。阈值曲线和某个工作点的现场误报漏检不互换，目标数字不作为已测结果。

评估集覆盖正常、困难与越权条件，保存事实错误、引用错误、格式错误和工具错误的区别。模型输出与业务结果分开测量，目标指标不能冒充实测。已有官方能力说明只能支持候选范围，最终质量仍取决于目标数据和环境。

验证材料缺失、错误检索、依赖中断、资源不足与操作取消。系统应收窄结论或明确失败，不能为了给出答案补造证据。模型版本与处理参数成对保存，变更后重跑固定问题集，防止更自然的表达掩盖任务能力退步。

测试集本身需要维护，不能只优化已知题目而忽略新业务分布。

这条路径把“保存版本和调用条件”与“对关键退步阻止发布”连在一起，中间保留可复查的条件。实施时优先确认“引用准确可核验”，再检查“新功能没有覆盖旧边界”；两者都满足，才能在当前样本与配置范围内评价方案。设备、数据或软件版本改变以后，相关假设需要重新验证。