@levie: 几乎所有AI模型和智能体的进步都源自评估。针对特定领域的开放权重后训练是……
摘要
几乎所有AI模型和智能体的进步都依赖于评估（evals）。通过评估理解工作流程和智能体性能将成为企业推动自动化的核心能力。
几乎所有AI模型和智能体的进步都源自评估。针对特定领域的开放权重后训练归结为评估。应用AI层中的智能体改进全部关乎评估。真正能够增强工作的企业级智能体部署也全部关乎评估。一切皆评估。
这将在未来成为任何企业的核心竞争力。那些能够最好地理解自身（及/或客户）工作流程以及智能体如何参与其中工作的公司，将最有能力真正推动自动化。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/23 15:51
几乎所有的AI模型和智能体进步都源自评估。针对特定领域的开源权重的后训练，归根结底是评估。应用层智能体的改进，全部围绕评估。实际能够辅助工作的企业级智能体部署，也完全取决于评估。一切都是评估。
这将成为未来任何企业的核心能力。那些能够最透彻理解自身（或客户）工作流程以及智能体在其中的参与表现的企业，将占据最佳位置，真正实现自动化落地。
相似文章
@OpenAI: 我们来聊聊评估。我们一直在寻找更好的方法来衡量和预测模型的进展，尤其是在基准测试...
OpenAI讨论了评估（evals）的重要性，用于衡量和预测模型进展，尤其是在基准测试变得饱和或被操纵的情况下，并邀请了Tejal Patwardhan和Andrew Mayne分享见解。
评估如何推动企业AI的下一个篇章
OpenAI 发布了一个面向业务领导者的框架，说明如何使用 AI 评估（evals）来衡量和改进组织环境中 AI 系统的性能，区分用于模型开发的前沿评估和为特定业务工作流定制的上下文评估。
@AdamRLucek：什么是在线评估？大多数智能体评估是“离线”运行的：一个预制的输入数据集经过智能体，然后对中间步骤或最终输出进行评分。
解释了AI智能体在线评估的概念，即通过在实时流量中运行智能体并随时间追踪其表现来测量性能，与使用固定数据集的离线评估形成对比。
你们实际如何评估代理决策，而非仅评估输出？
作者质疑如何超越简单的通过/失败指标来评估AI代理决策，提出了成本加权评估和置信度校准。
为何通过所有评估的智能体在真实生产流量下仍会漂移
AI智能体在通过评估后常因分布偏移和上游变更在生产环境中漂移；持续评估和实时监控可缓解此问题。