研究结论需要可复现的任务、明确的基线和能够暴露失败的评测。讨论模型能力时，也要把数据、工具、延迟与人的校验纳入同一条链路。
值得关注的判断
评审员对“有帮助”“安全”或“完整”的理解可能不同，简单平均评分会掩盖定义不清。人的判断不是天然可靠，评审过程也需要测量。
落地时的做法
给出正反样例、边界案例和评分理由要求。对高影响任务进行双人盲评，并让评审员标记不确定，而非被迫给出虚假的精确分数。
如何复盘
定期计算一致性并审阅分歧原因，更新指南后重新评估历史样本。质量结论要注明评审规模与任务范围，避免把小样本判断外推到所有用户。
技术选择应服务于明确的问题，也应保留质疑、纠错和退出的空间。团队可从小范围验证开始，持续公开依据与限制，再依据真实反馈决定是否扩大使用。