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预测领域始终面临一个核心难题：如何准确评估模型的真实预测水平。当前评估方式存在三大缺陷：演示案例无法事后核查；公开案例存在主观筛选；通用测试考察的语言理解能力与真实预测需求存在偏差。
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结合最新的市场动态，一方面，现实世界的复杂性与不确定性远非仿真环境可比，极端情况和罕见场景不断出现，模型是否具备充分的应对能力和安全冗余，仍需实践检验；另一方面，强化学习决策过程如同“黑箱”，其内部逻辑的可解释性，正成为监管机构和用户日益关注的焦点。当行业从技术“可用”迈向用户“敢用”、“爱用”时，单纯依靠模型性能提升，已难以完全满足市场对安全性与可靠性的严苛要求。
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