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推文展示了一个有趣的 AI 评测：名为 Jev 的模型仅凭目的地地址和当前所在街道名称，在每个转弯处选择方向，就能仅靠路牌穿越美国，从纽约一路导航到洛杉矶完成 Cannonball Run。
# AI Evals 工程师必做的 15 个实战项目 一位从业者梳理了 15 个 AI Evals 工程师必建的项目，涵盖以下方向： 1. 轨迹评分（trajectory grading） 2. 影子路由（shadow routing） 3. 带校准的 LLM-as-a-Judge 4. CI/CD 回归门禁 5. 对抗性 RAG 测试 6. DPO 微调飞轮 7. 统计显著性 8. Agent 红队测试 9. 漂移监控 10. 成本-质量看板 11. 反事实回放调试（counterfactual replay debugging） 12. 合成边缘用例生成 13. 上下文窗口淘汰测试（context-window eviction tests） 14. 数据集污染检查 15. 公开评测方法论拆解（public eval methodology teardowns）
作者分享了一套基于真实会话失败用例构建 AI agent 回归测试集的流程：先手动标注 traces，再按失败类型分组、写廉价检查项，并用 Kitaru 的 MCP server 与重放机制加速评测集的维护。
AI Engineering 第三章课程笔记，系统讲解评估方法学（Evals）：从开放式输出与黑盒模型带来的评估挑战出发，介绍交叉熵、困惑度、BPC/BPB 等语言建模指标，并对比 AI-as-a-judge 与比较评估两种主流评估思路。
这条推文强调了评估在为企业自动化AI中的关键作用，强调测量是理解和改进智能体性能等非确定性过程的关键。
本文讨论了AI系统中评估（evals）的重要性，解释了为什么传统测试不够用，介绍了三种主要评估类型，并提供了实施建议。
本文概述了一个成为AI评测与可靠性工程师的12阶段学习路径，涵盖从基础技能到高级生产技术。
一个团队描述了他们的提示注入评估套件如何在发布前发现文档助手的回归问题，并强调了在系统指令与检索数据之间保持严格层级的重要性。
Hamel Husain 分享了一份 AI 评估课程的闪卡和见解，主张在实际的 LLM 评估中使用二元评判而非李克特量表。
作者预测，评估/分析类初创公司将在2026年转型为持续学习平台，其中一些会失败，而品味不凡的将胜出。
Abliteration 推出了一种按需定制的合成训练数据工作流，可为分类器生成负样本、罕见样本和对抗性样本，包含模式、真实世界事实、标签、来源追溯，并支持导出到 Hugging Face 等平台。
Arize AI 将在旧金山举办 Observe 2026 大会，聚焦 AI Agent 及其评估领域，OpenAI、Cursor 和 Uber 的演讲嘉宾将出席。本次大会包含关于多智能体系统及前沿 Agentic AI 的主题演讲。
一份每日被反复转发的11个精选链接，帮你掌握AI评估技术，涵盖评估方法、可观测性、LLM-as-judge与智能体评估。