如何科学评估 AI —— 评估基础概念与方法

这期视频从应用方视角解释，为什么到了 2026 年，AI 评估越来越重要：当越来越多模型已经能完成同一类任务，选择标准开始从“谁能力上限更高”，转向“谁能以更低成本、更快速度稳定完成我的具体任务”。工程化评估因此成为切换模型、优化提示词、更换 Agent 时防止效果回退的基础。

一套评估可以拆成五部分：数据集、评估对象、输出、打分器和最终结果。其中最关键的是数据集与打分器。相比让强模型临时生成合成数据，真实业务过程中持续积累的数据更能反映实际任务质量。

视频进一步总结四类常用方法：选择题把开放问题收敛成确定答案；工具调用通过函数名、参数、格式等多个维度评分；多轮 Agent 评估需要控制文件系统等外部环境；开放式任务则可使用更强模型作为 Judge，与已有基线答案比较提升或回退。

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