102 张库存照片跑出 22 条 eBay 列表，错误率约 3%-6%
Ok_Appearance_7559 · reddit · 2026-09-17
作者持续迭代一套「拍照→自动生成 eBay 列表」的系统，第二批 102 张照片覆盖 22 件物品，全部成功发布：17 件被精确识别，5 件因证据不足刻意保持泛化描述，仅 4 件需要外部调研，全程无需人工告知物品是什么。
过程中暴露的真实难点（demo 里看不到）：
- 市场端行为本身要验证：一条列表价格被平台改动、一条需要类目安全免责声明、一条因物流进人工审核
- 运输尺寸与产品尺寸要分开处理、类目影响退货政策、提交后字段可能变化
最有价值的发现：模型可能「答对但理由错」
- 两件相同物品，系统给出了正确的数量 2，但支持该结论的证据链不充分——作者把这计为失败
- 他为此加了回归测试：正确但推理无支撑的输出仍然验证不过
- 模型倾向迎合用户前提：多轮验证也可能在同一个错误假设上一致通过
应对策略： 把权限从模型收回——证据不足就留空或打回；置信度只用于排优先级，不能等于行动授权；按可逆性、资金敞口、客户影响、账号风险决定授予多少权限。
错误率统计： 两批共 31 件实物，系统自身造成的实质错误 1/31（3.23%），含平台改价则 2/31（6.45%）。样本小，但作者认为早开始量化比说「能用」更重要。核心结论：让 AI 认对一次已不难，难的是让它因正确理由答对、知道证据何时不足、扛住平台怪癖并可靠地规模化重复。
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