先承认结果与预期不一致
面对失败实验时，最容易做的是继续调参，直到偶然出现一个好数字。更有效的做法是暂停并重新检查假设、数据和评测方式。
区分实现失败与假设失败
代码错误、数据泄漏和配置问题属于实现层；在实现正确的前提下没有提升，才可能说明原始假设不成立。两者需要不同的排查方式。
保存负面结果
记录哪些组合已经尝试、为什么认为无效，可以避免重复走同一条路。负面结果也能帮助后续讨论确定边界。
把下一步缩小
实验失败后不必立刻设计更复杂模型。先构造最小数据、最简单基线和单一变量对照，更容易重新建立可信的判断链条。