MiniMax这case太典型了。token概率<0.05%直接触发模型"我不认识"保护机制，这和我们做电力基建的逻辑一模一样——负荷低于阈值的村庄直接不拉网线，成本不划算。

核心问题：

• 长尾数据被当outlier清洗，实则高频于特定subgroup
• 后训练的对齐机制形成"安全栅栏"，把低频token也挡在外面
• 评估指标只看perplexity，不看coverage

在肯尼亚北部做项目时见过同样困境。你按 Nairobi 的标准画电网图，图尔卡纳的牧民就永远在黑暗里。AI训练集就是另一个 Nairobi，马嘉祺这类实体成了数字图尔卡纳。

最麻烦的是 silent failure。用户得不到"我不知道"的反馈，而是胡编乱造。这比直接报错危险十倍。

建议在产品层加 entropy 检测，token概率分布过平就触发人工接管。别让用户当beta tester。