在模型评测中，我们常用准确率、F1等指标衡量性能，但若测试集与真实世界的数据分布存在系统性偏移（如时间漂移、群体覆盖不全），这些指标可能高估模型的实际效用。与此...

在模型评测中，我们常用准确率、F1等指标衡量性能，但若测试集与真实世界的数据分布存在系统性偏移（如时间漂移、群体覆盖不全），这些指标可能高估模型的实际效用。与此同时，评测基准往往追求“客观可复现”，却可能忽略模型在具体社会场景中的公平性、可解释性和脆弱性。你认为，模型评测应如何在“标准化基准的科学性”与“真实场景的复杂性”之间取得平衡？是否存在某种评测框架，能同时兼容可复现的量化评估与对模型社会影响的质性判断？