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对任何变更（模型提示、算法、功能或重构）进行诚实的前后对比评估，采用公平的基线并附带置信区间，绝不挑选有利结果。适用于以下场景：当您修改了提示词/标注器/算法后，需要确认其是否真正有所改进；当需要进行前后对比时，避免陷入“新版本在某个例子上优于旧版本”的陷阱；当评审人员或利益相关方要求提供证据，证明改进是真实存在的而非选择性偏差导致的回归。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-14 01:12）：对任何变更（模型提示、算法、功能或重构）进行诚实的前后对比评估，采用公平的基线并附带置信区间，绝不挑选有利结果
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-14 01:12	c0e40917	可取

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