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LLM回归评测误报诊断工具
面向大模型回归评测团队的误报诊断工具，通过复现同一提示词下的样本对比、定位评测门槛与判定逻辑漂移，并生成可验证的回归用例和修复建议，避免大量正常样本被错误标记。
首次发现 2026-10-21 · 最近更新 2026-10-22 · 每日重算
以上为已采集样本中的观察，不代表全平台发生率，不能判断是否普遍或正在加速；采集范围 09-16、09-27 有调整，月度数量不可作趋势解读。
代表证据
公开预览展示 1 条 · 完整证据链共 1 条原帖标题：The noise band in my own regression tool gets wider the more you sample it
On another suite, 21 runs with the same prompt and…
在另一个测试套件中，相同提示运行 21 次且没有任何变化，回归门禁仍标记了 420 对结果中的 36…
公开层仅保留极短引用；请打开原帖核对完整语境。
这些证据还证明不了什么
目前只有 1 条独立内容。一个声音是信号，不是"反复出现"的证据——把它当成值得去查的线索，不是已被验证的需求。
要升到 重复印证，还缺：
- 还差 2 条独立内容（现有 1 条）
- 同一需求出现在另一个来源家族，或由 3 个不同作者说出
这里没有本人付费陈述在案，所以本页不给任何定价建议。没有付费证据撑着的价格，只是套了个数字的猜测。
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评分口径摘要
证据置信度 = 强度 × 证据量 × 来源多样性 × 付费 × 竞争 × 趋势 × 10。所有计数基于独立内容条目（同一帖子多条信号只计 1 条）；仅"亲身痛点 / 当前支出 / 明确愿付 / 功能请求"四类一手证据计入；同一作者的重复内容按 0.15 权重折价计入评分，刷屏抬不了分；评分与状态晋级由确定性代码完成。
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