KWS 模型训练是一场抽奖：随机性、5 倍误触发差距与多候选方案

关键词识别（KWS）模型的误触发优化，业内成熟路线是困难负样本挖掘结合全量重训。但该路线落地为在线平台后，我们观察到一个新的工程问题：同一关键词、同一份负样本、同一套训练配方，仅随机种子不同，重训产出的模型误触发水平可相差 1.8~5.2 倍。换言之，只训一个模型等于抽奖。本文分析该方差在端侧小模型场景下的成因，说明为什么种子选择与模型集成两条常规路线均不适用，并给出我们生产环境的多候选训练与用户