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还有许多其他方面隐藏在水线之下，但它们对于确保模型的质量和可靠性至关重要。这些方面包括模型如何处理不同的错误来源，例如偏差和漂移，模型如何解释其输出和推理，例如可解释性和不确定性，模型如何响应不同的情况和输入，例如延迟和鲁棒性，以及模型如何表示现实世界的问题和数据，例如代表性和弹性。这些方面通常相互关联且复杂，在测试AI模型时需要仔细考虑和评估。测试AI模型不是一项简单的任务，而是一项全面而有效的任务。
人工智能模型的测试与评估
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