智能题解验证不能拿演示结果当能力结论让模型解出一两道题只能说明那几次输入、提示和运行环境下的流程走通了。它不能证明系统对同类题目稳定也不能说明生成的代码在复杂输入、资源限制和错误环境下都安全可用。若验证只围着演示样例转版本变化后出现退化时团队甚至不知道是模型、提示、验证器还是运行环境出了问题。更可靠的做法是把题解生成与判定分开准备可重复的基准集并把每次失败落到具体阶段。这样报告里的“通过率”才有范围和含义而不是一张好看的截图。基准集先覆盖真实的任务边界每道题应有明确版本、输入约束、预期判定和可重复的测试数据。除了典型题还要包括边界输入、已知反例、空值和异常格式以及模型容易误解的条件。随机对拍或生成数据可以扩展覆盖但必须保存随机种子和失败样本否则下一次无法复现一次失败。题目分布也需要有意识地选择。短函数题、状态机题、复杂图题和需要解释思路的题难度和失败方式都不同。把它们混成一个总分容易掩盖某一类别明显退化。报告至少应按任务类型和语言区分必要时再按输入规模与是否调用工具分层。基准不是越大越好。更重要的是每个样本为什么在里面、是否仍代表当前产品范围。题目版本变化后旧答案和判定器也要同步审阅否则测试通过的只是一个过期世界。生成、解析和执行是三段不同的风险模型返回的内容首先是外部输入。它可能不是预期结构、缺少代码块、混入说明文字或给出不受支持的语言。解析阶段要把这些情况单独记录并在失败时给出可解释的结果而不是把异常文本直接送进编译器。代码候选进入编译和执行环境后仍需受到资源与权限限制。模型生成不等于可信代码它可能死循环、占用大量内存、读取不该读取的路径或触发不允许的系统调用。沙箱应保持既有的隔离、时限、内存和输出限制不能为了提高演示成功率放宽规则。编译失败、测试失败、超时、内存限制、沙箱启动失败和用户取消应各自成为可观察阶段。把所有结果都归为“模型答错”会掩盖验证器、镜像和基础设施的问题也让后续优化没有方向。通过覆盖的用例不等于理解了题意测试通过仅说明候选代码满足了当前覆盖到的输入。它不能保证复杂度符合要求也不能证明算法在未覆盖的边界上正确。对于需要解释的题目文字说明还应与最终代码对应模型可能给出看似合理的思路却附上一段做了别的事情的实现。可以对关键题目增加复杂度约束、属性测试或人工复核但这些方法各自也有边界。人工检查适合抽样发现误导性解释不适合替代所有自动判定属性测试能发现部分规律性错误却依赖正确的属性设计。报告应如实说明覆盖范围而不是把多个检查堆在一起就宣布完全可靠。回归依靠相同条件下的比较改模型、提示、解析器、镜像或资源参数时都在同一套基准与同一口径下比较。记录每类失败数量、运行时间、资源超限和取消情况并保留可追溯的版本信息。若某类题通过率上涨却超时更多或解释更长却与代码不一致这些取舍都应被看见。故意注入非法输出、超时、沙箱失败和中断确认系统会停止、清理并给用户正确反馈。正常样例走通只是最浅的一层验证失败路径才决定服务在真实使用中是否可控。智能题解系统值得追求的不是一次漂亮的展示而是可复查的能力边界。基准集可重跑、阶段失败可区分、执行环境不因模型来源而放松版本改动才有证据可依也才能知道哪些任务目前还不该承诺。