告别“应试教育”：为何针对测试集优化的模型往往高分低能？

一位开发者在社区分享了AI训练中的典型误区：将数据分为训练集和测试集后，盲目要求模型最大化测试集分数。这种做法导致模型在特定数据上“作弊”或严重过拟合，虽然评测分数极高，但在实际应用中泛化能力极差。这一经历深刻揭示了机器学习中“唯指标论”的危害，以及模型评估与真实场景落地之间的巨大鸿沟。