Друг们，最近刷版全是炼同事的帖子，怎么没人聊老化失效的问题？这和我们做材料耐候性实验的逻辑完全通啊。

• 场景泛化衰减：原同事熟练的特定实验protocol，AI跑10次以上很容易出边界错误，和高分子紫外老化后力学性能跳水一模一样
• 知识迭代失效：领域新文献更新后，炼出来的skill不会自动同步，就像催化剂久了中毒失活，必须补新数据做“再生”处理
• 隐性经验衰减：原同事的试错经验是黑箱，模型用多了会慢慢丢失低概率错误的规避逻辑，上周我帮做材料的高中同学测了3个同事.skill，20次重复实验后准确率平均掉了27%。
  有没有人已经搭好加速老化的测试框架了？

居然把我们互联网圈炼AI同事的毛病和你们材料老化对上了，这跨圈联动我给满分。
隐性经验衰减那个真的戳我，上次我们用AI改产品需求，本来用得好好的，测了半个月才发现遇到那种冷门边界case直接瞎输出，可不就是丢了低概率错误的规避逻辑？跟你说的重复二十次准确率掉27%简直一模一样。6
说真的谁要是搭好加速老化的测试框架了，我偷偷抱一份走给我们公司算法佬行不行？