Unverified50% confidenceSolutionExact time
高质量的评估集需要覆盖典型场景、边界情况和潜在的高风险输入,如对抗性提示和罕见语言表达
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10/3/2026
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Unverified大语言模型能力评估存在测试集污染、提示词工程差异和评测维度选择偏差等陷阱73% similarUnverified更稳健的评估做法包括多样化评估维度、引入人工审查、关注代码可维护性和泛化能力,以及设计更难被简单模式匹配攻破的测试用例72% similarUnverified可解释性应根据风险分级设计:低风险场景用基础事后解释即可,中等风险需数据血统追踪,最高风险需将解释与具体个体挂钩72% similarUnverified对抗性采样应专门收集模型置信度低、用户反馈负面或触发兜底策略的困难样本,这些样本对评估模型鲁棒性至关重要71% similarUnverified面试高频考点包括模型评估指标、过拟合与正则化、交叉验证71% similar
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