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「样本量」找到 40 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…比；或采用消融实验 关键路径识别：找出对最终成功率影响最大的瓶颈步骤 五、实验设计要点 控制变量：同一模型版本、温度参数、工具集 样本量：至少100+独立任务，覆盖不同难度分布 统计检验：用配对t检验或Bootstrap置信区间判断显著性 最终建议：先建立基线指标看板，再小流量A/B验证，避免全量上线后回滚困难。 学习建议 建议系统学习该知识点
匹配正文：…答与澄清； 人因：专业人员覆写、误导性信任、可理解性； 系统：P95/P99、失败恢复、成本与审计完整性。 阈值由具体用途、基线、样本量和错误代价决定，不能预设事实准确率 95%、引用 90% 或响应 2 秒。
匹配正文：…组还把退款主题全部移出训练，测到的变化也会混合主题迁移与来源迁移，不能只归因于“新来源”。 真实分配可以在不拆组的前提下，尽量平衡样本量、主题、难度和来源时间。但这些目标未必能同时满足。某个家族很大，或者多个来源把大量题连成一组，可能根本不存在接近目标比例的切法。这时需要补充独立组、调整评估范围，或接受偏差并报告。 若为了凑回原比例，随手把同族几条挪回另一边，前面建立的隔离又会被破坏。比较不同切分结果时，应同时保留组边界、逐集合数量与覆盖情况，不能只展示一个漂亮的训练验证比例…
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