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从第一原则出发进行人工智能评估:你无法管理无法衡量的东西.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718764 2025-06-22 40页 1,002.38KB

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本文主要强调在2025年,AI工程化的重要性,提倡从AI演示转向AI工程,关键是提高AI系统的可靠性。文章提出了以下关键点: 1. 测量质量是建立和改进生成式AI系统(GenAI)的关键。 2. 提出了3x3框架,用于理解评估需求,包括“必须具备的功能”、“必须避免的问题”和“实际使用模式”。 3. 介绍了建立金牌评估的标准流程,包括校准LLM判断者。 4. 强调评估过程需要迭代,并提出了避免“百慕大三角”的方法,即通过原则性方法衡量质量。 5. 文章提到,系统地开始测量和改进是构建可靠、可维护和经得起时间考验的AI代理的关键。 核心数据包括:“must-haves”和“must-not-haves”的练习,以及使用Krippendorff's Alpha或Cohen's Kappa进行评估校准。文章最后鼓励读者参与Databricks的评估工作,以共同推动AI可靠性发展。
"AI质量如何量化?" "2025年AI工程焦点是什么?" "如何构建金牌AI评估?"
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