多了一项测量，结论应当怎样改变？

现在给同一教学构造补一项会改变判断的测量：A峰值内存三GiB，B五GiB；用时仍是十二秒和八秒。原先不知道的内存比较，现在有了明确数据。先把两项分开看，不能继续沿用“内存尚未比较”，也不能因为B更快就直接说B全面更好。

分别比较：八小于十二，所以B用时更短；三小于五，所以A峰值内存更低。两项证据给出的优点不在同一个方案上。要选择，还缺一个问题：我们要优化什么，又必须满足什么限制？看右边，同一参数接收新输入，形成新的状态和回答，并不需要把方案永久贴成“好”或“坏”。

现在加上约束：峰值内存必须小于四GiB。A是三，通过；B是五，不通过。在这两个选项和这份记录里，应选A。如果只按本次更短用时选择，才支持B。改变的是目标与约束，证据本身没有变化；所以不能只保留一个笼统的“更好”。

最后停在这份完整证据上。如果回答太慢，检查输入处理、生成长度、缓存和调度；如果反复忽略新材料或要求，检查提示、评价与训练；缺失的测量则需要补证据。优化执行不会把原记录中的五GiB改写成三GiB，继续训练也不能凭空补回一次没做的测量。我们理解这套模型，最终要能指出问题落在哪里，以及什么改变才能真正帮助这次判断。