- 場景是理想化實驗室

- 產品未通過高低溫測試

- 實際生產中故障率達17%

這就像汽車廣告只拍賽道漂移，卻不展示日常通勤油耗。我們要求‘實地測試+極端工況’，某焊接機人在高溫車間暴故障，避免了百萬損失。”

沈玥（調出某金融產品的歷史回測陷阱）：“‘數據倖存者’最危險。某量化基金展示‘過去5年年化收益45%’，但：

- 回測數據用了未來函數

- 剔除了2018年熊市數據

- 實盤運行後虧損38%

這就像天氣預報只報晴天，卻瞞暴雨預警。我們現在用‘盲測+外推’：

1. 用未知數據驗證模型

2. 測試非歷史周期表現

3. 評估參數敏

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