模型调优需围绕数据流、任务目标和部署约束系统性收敛，聚焦脚本动作拆解、真实日志负样本构造、端到端成功率统计及轻量化结构选型。
自动化脚本项目中模型调优不是“调参比赛”，而是围绕数据流、任务目标和部署约束做系统性收敛——核心在于让模型在真实脚本执行环境中稳定输出可解释、可复现、低延迟的决策。
脱离脚本行为逻辑的AUC或F1没有意义。例如：一个自动填写表单的脚本，关键指标是“字段识别准确率+填入超时率（>2s记为失败）+异常跳转拦截成功率”，而非整体分类准确率。
脚本环境对推理延迟敏感，且多数任务本质是模式匹配（如按钮定位、状态判断）。ResNet50+BERT这类组合常造成过重、过慢、难调试。
脚本运行天然产生大量带时序标签的行为日志。不利用它，调优就成“盲调”。
学习率、NMS阈值、等待超时时间等不能孤立优化——它们共同决定脚本是否“敢动”“能稳”“不卡”。
基本上就这些。模型调优在自动化脚本里不是终点，而是让每一次点击、每一行输入，都更接近人工操作的确定性与容错力。
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