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比较新方法时，基线怎样才算公平

数据、预算与实现质量都会影响比较结果。

一、基线不能故意做弱

如果新方法使用更多训练数据或更精细调参，而基线保持默认配置，差距可能来自实验投入而非方法本身。列出各方案的数据、参数选择和计算预算，说明哪些条件一致、哪些不一致。比较之前先确认基线正常运行，避免拿一个有错误的实现衬托新方案。

同样的数据划分、提示格式、评价脚本和输出限制，是解释结果的基础。如果方法需要特殊输入，就说明改变带来的影响。对外报告保留完整设置，不只放一个成绩表。更复杂的方法还应与简单但认真调优的方案比较，判断收益是否值得新增维护成本。

从错误样本中寻找改变发生在哪里：召回改善、格式错误减少，还是特定类别提升。重复运行观察波动，避免将一次偶然高分当成稳定优势。如果差距很小却成本明显增加，可以保留旧基线。公平比较不要求所有条件机械相同，而要求差异清楚、结论不超出证据。