五个实验名额如何验证 AI 模型？五槽位测试法给出答案
bravo_abad · x · 2026-09-30
Jorge Bravo Abad 提出一个实用框架：当模型为实验室排好了候选，但预算只够跑 5 个实验时，直接测 Top 5 是错误做法——5 个好结果只能证明模型「能找到东西」，不能证明它该决定接下来的 50 个实验。
五槽位测试法：每个实验各有一个明确问题——
- 首选可行候选：最想采用的推荐是否可行
- 低熟悉度候选：训练数据稀疏区域的高排名候选，检验模型泛化能力
- 基线选择：不用模型时本会选的方案，检验模型是否真优于现有启发式
- 预测的差候选：模型排序靠后的样本，检验它能否识别坏候选
- 独立重复实验：验证推荐结果的可复现性
关键操作纪律：先白纸黑字写下预测和阈值，在看到结果之前就定好每种结果意味着什么，避免事后合理化。
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