换了更大的模型，去年漏过的裂纹今年还漏。新算法解决的是平均分，失败案例库解决的是你这家工厂的老伤。每一次误杀、漏杀都要入库：图、工单、真因、是否复现。再发布必须过这库。库比参数量更像资产，因为它不可被友商下载。
追新模型是订阅。养失败库是积累。积累才构成门槛。
误判当日入库
质量或业务确认误判后，样本自动进入失败库并打标签。定期回放，通过率进发布门槛。重复失败升级为规则或硬件问题，不只怪模型。
- 禁止只截一张模糊图交差。
- 库要分类：光照、新品、边界批次。
- 人员流动后库仍在，经验才不随人走。
回归比换模型优先
XYN 数智化系统把误判样本挂在质量链上，发布前过失败库。智能产线的护城河，往往是这批别人没有的丑图。把它们当资产养，比把它们当尴尬删掉更值。
问上周误判是否都进了库。没进，先补库，再采购下一版模型。
