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在人工智能领域，准确率常被误认为是衡量模型价值的唯一标准。当前，智能模型竞赛愈演愈烈，技术领导者追求最强性能，架构师设计复杂流程，工程师则不断优化基准测试以刷新排行榜。然而，高准确率并不等同于高模型价值——实际应用场景中的鲁棒性、可解释性、能耗效率与部署成本同样关键。过度依赖准确率可能导致资源浪费与模型过拟合现实需求。真正的AI进步应超越数字竞赛，转向解决真实世界问题的能力。