很多团队在量化实验跑出第一轮正向结果后，就会自然进入“全面铺开”阶段。但真正容易出事的，往往不是第一次提速，而是后面几轮版本更新把收益悄悄吃掉。
为什么现在就该优先补
因为量化和编译器收益如果不能被稳定复查，就不算真正的系统收益。没有回归口径，优化很容易变成一次性演示。
先补什么最划算
- 一张统一的回归记分板。
- 一组稳定的代表样本。
- 明确记录编译器、运行时和模型版本。
- 标记收益消失时最先该回查哪条链路。
HDRP 判断
量化优化不是不能快，而是不能只快一次。先把收益保真机制搭起来，再扩大范围，通常比盲目铺开更省时间。