据DeepLearning.AI在X平台发布的信息，顶尖AI团队在实验前先对齐成功标准；若各方分别优化准确率、延迟、召回或边界案例，实验结果会演变成争论而非进步（来源：DeepLearning.AI，2026年3月24日）。据DeepLearning.AI报道，实践要点包括：统一目标函数、设定指标优先级（如质量＞安全＞延迟）、明确阈值与容忍区间、预先约定评测协议与离线基准、以及将A/B决策规则前置化。根据DeepLearning.AI，此类对齐可加速迭代、降低试验内耗，并通过把模型指标绑定到转化率、每次查询成本与SLA达标等产品KPI，带来可量化的业务收益。