飞行故障根因工具实测:调优集 6/6,盲测集正确率仅 60%
MediaPositive4282 · reddit · 2026-10-06
作者用 Claude Code 开发了 AeroTrace-RCA:输入飞行传感器 CSV,自动定位故障根因。流程为每传感器 5 个检测器标记异常 → 回溯问题起点 → 本地模型(Qwen 2.5 14B via Ollama)提出候选根因 → 独立 validator 只能否决不能提议。
关键数字:
- 调优过的 6 架航班:6/6 全对
- 盲测 5 架航班:#1 根因正确 3/5(60%),严格全对评分下仅 1/5(20%)
- 作者强调差距正是重点:用调优样本评分会显得完美
Validator 两条规则:被归责部件必须在其子系统内有证据;跨子系统归责只允许一跳。已知弱点:耦合检查只验证「链接是否可能」而非「是否发生」,盲测中 2/5 把两个独立故障合并成一个。
给 agent 开发者的教训:AI 写了大量代码、LLM 内嵌产品时,要留 held-out 数据、严格评分、公布低的那组数字。
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