Hamel Husain 发文讲解用决策模型做 Evals 与阈值调优

10 月 21 日，知名 AI 工程顾问 Hamel Husain 与 Antaripa Saha 合作发布博客《How To Use Decision Models For Evals》，系统讲解如何把决策模型（decision model）用于 AI 评测。

已确认

• 文章盘点了近期爆发的决策模型浪潮，提到的产品包括 TypeSafe 的 Jev、Perplexity 的 Decider、Liquid 的 d1、Cloudflare 的 Clef 以及 OpenAI 的 Decisions 等
• 内容涵盖如何为具体任务选择合适的决策模型，以及如何调优其判定阈值
• 作者实测发现，对阈值进行调优可以在原有基础上再涨十几分
• 作者强调不要假设默认 0.5 阈值适用于所有任务，阈值应按任务分别调整

为什么重要

决策模型是近期新兴的模型品类，但工程实践中如何正确用于评测尚缺系统方法论。Hamel Husain 在 AI 评测领域有广泛影响力，这篇长文提供了选型与阈值调优的实操指引，「阈值别用默认 0.5」这一结论对做 Evals 的工程师有直接的落地价值。

2026-10-21 ~ 2026-10-21 · 5 条相关

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