真正有用的基准测试，得证明它能预测真实工作
DevToD4 · x · 2026-07-24
一个有价值的 benchmark，首先要证明它配得上被使用。
帖子强调，真正有用的基准测试至少应满足：
- 构念清晰：到底在测什么，必须明确
- 污染审计：要检查训练数据是否泄漏
- 评分稳定：同一能力不应因细微扰动而大幅波动
- 有人类基线：要知道模型离人类实践水平还有多远
- 与真实工作相关：高分应该能预测更好的实际表现
否则，团队只是在把模型优化到一个默认有效、但其实可能并不成立的测试上。
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