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SPARED的核心判断是：来源捷径、模板化解释和静态决策边界，这三个问题看似独立，其实都源于同一个根源——训练数据的构造方式。如果真实图和假图来自不同渠道，检测器就学会分辨渠道；如果解释语料是模板生成的，检测器就学会背模板；如果训练集固定不变，检测器的边界就静止不动。所以关键不是换更大的模型，而是换一种造数据的方式。