「在测试集上训练」之争：ML 工程师称垂直 AI 的超能力恰在于此
HanchungLee · x · 2026-10-29
围绕「benchmaxxing（刷榜式优化）」的一场观点交锋：
- 原帖观点（@hallerite）：刷榜分两种——直接在测试集上训练是卑劣行为，绝不该做；但构造模仿评测分布的任务来训练是好事，因为 LLM 泛化能力不错。不过刷榜仍不足以让模型具备真正好用的「品味」等隐性品质，需要足够多的好评测才能逼近。
- 反驳观点（@HanchungLee）：不认同「训练于测试集不可取」的绝对化立场，认为这正是 ML 工程师的核心超能力——对大多数垂直 AI 而言，在成本约束下针对预期任务集过拟合是最优策略；并非所有人都在做 AGI，多数有经济价值的任务需要的是高度优化的「工蜂」，而非通用智能。
这场争论触及评测与训练实践的边界问题：垂直领域专用优化 vs 通用泛化能力，是当前模型开发中真实存在的路线分歧。
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