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为什么基于任务的评估重要
本文改编自我在Deeplearn 2025上的演讲系列：从原型到生产：代理应用程序的评估策略。基于TASK的评估，该评估衡量了AI系统在用例特异性，现实世界中的表现，不足和本局的研究。在AI文献上，仍然对基础模型基准有了重点。基准测试对于进行研究和比较广泛的一般能力至关重要，但是它们很少干净地转化为特定于任务的性能。为什么基于任务的评估重要的帖子首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学本文改编自我在DeepLearn 2025上的演讲系列：从原型到生产：代理应用的评估策略。
Deeplearn 2025 ： 从原型到生产：代理应用的评估策略¹。，它在用例特异性的现实环境中测量AI系统的性能不足和研究。在AI文献上，仍然对基础模型基准有了重点。基准对于推进研究和比较广泛的一般能力至关重要，但是它们很少能干净地转化为特定于任务的性能。
相比之下，基于任务的评估使我们衡量系统对我们实际想要提供的产品和功能的性能，并使我们能够大规模地执行此操作。没有这些，就无法知道系统是否与我们的期望保持一致，也无法建立推动采用的信任。评估是我们要求AI负责的。他们不仅是为了调试或质量检查；它们是人们可以依靠的原型和生产系统之间的结缔组织。
本文重点介绍了为什么基于任务的评估重要，它们在整个开发生命周期中的有用以及它们与AI基准不同。
为什么评估建立信任
当您可以衡量自己所说的内容并用数字表达它时，您就知道一些；但是，当您无法衡量时，……您的知识是一种微薄且不令人满意的。
凯尔文勋爵 vibes- 定义适当的行为，以便团队就成功的含义达成共识。通过测试系统是否符合这些标准的责任来创建问责制。通过使用户，开发人员和监管机构的信心使系统符合系统的行为。