| 轮次 | 一致性 | 新颖性 | 深度 | 可执行性 | 综合 | 残差 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| R1 | 0.85 | 0.75 | 0.80 | 0.70 | 0.78 | 5 |
| R2 | 0.85 | 0.75 | 0.80 | 0.70 | 0.78 | 5 |
| R3 | 0.85 | 0.75 | 0.80 | 0.70 | 0.78 | 4 |
R1→R2→R3 所有维度分数完全一致，引擎在第二轮后进入局部最优，没有实质性推进。残差仅从5→4（仅减少1个），收敛质量远低于预期。
可能原因：题目本身缺少高质量可验证的数据源，各角色只能在同一层次反复论证，无法产生新的对抗维度。
假设：当前管道使用的哈希算法在中文语境下匹配率低于60%，导致大量版权内容漏检，数据清洗策略失效风险高达70%以上。
假设：当前预算未考虑价格季节性波动（双11促销后涨价30%），且竞争对手通过自建数据中心可降低40%成本，7B模型微调总成本可能超出预算50%。
假设：中文网页重复比例高达50%（门户网站转载+SEO重复），去重模块哈希表构建阶段内存消耗将超出可用资源，导致管道崩溃。
15%噪声占比如果基于非高峰时段数据，那么热点事件期间噪声比例可能高达30-40%。基于15%设计的哈希去重策略将严重失效，微调效果可能下降10-20%。
未解决
Common Crawl中文网页的重复比例可能高达50%（门户网站转载+SEO重复内容），去重模块的内存消耗在哈希表构建阶段可能超出可用资源。
未解决
价格波动可能不服从正态分布。芯片短缺等供应链危机导致厚尾风险——蒙特卡洛模拟会严重低估极端成本事件的发生概率。
未解决
引用的 Charikar (2002) 和 Zhang et al. (2021) 是真实学术来源，但未提供具体DOI或页码，可追溯性稍弱。
内部爬虫日志统计的噪声占比15%缺乏公开数据支撑，属于内部经验值。
遗漏：未考虑UTF-8 vs GBK编码差异导致的哈希值不一致；未评估版权内容漏检对模型训练的具体影响。
当前数据积累路径在支撑7B模型微调上存在显著风险。核心问题：对数据噪声动态变化、中文重复比例极端情况、概念漂移方向性以及成本模型假设的过度乐观。
管道策略需在压力测试、领域验证和动态建模上加强，否则微调效果和项目进度可能面临严重挑战。
| 维度 | 范式转换题 | 数据管道题 |
|---|---|---|
| 最终分 | 0.83 | 0.78 |
| 收敛质量 | 实质性推进（0.84→0.73→0.83） | 完全停滞（0.78→0.78→0.78） |
| 残差减少 | 5→4（有效收敛） | 5→4（仅减少1个） |
| 对抗深度 | 白虎攻击 severity 0.90 | 白虎攻击 severity 0.85 |
| 新颖性 | 0.75（R3） | 0.75（停滞） |
| 深度 | 0.90（持续提升） | 0.80（不变） |
范式转换题有真实的高质量可验证假设（TDA、在线EM、对抗注意力），引擎能产生实质性对抗收敛。
数据管道题的假设多为估算和预测（噪声比例、价格波动、重复率），缺少"地面真理"——引擎只能在假设层面反复论证，无法真正验证。
结论：数据管道的题目需要补充实证数据后再跑飞轮，否则只会浪费算力。
— 完 —