构建优秀评测：拒绝单一分数与盲目爬坡

realmadhuguru · x · 2026-08-23

这是关于构建 AI 评测（evals）的系列文章，涵盖 Part 5 和 Part 6。

Part 5: 拒绝平均值的暴政

不要把复杂的评测套件简化为一个分数。AI 质量是多维的，加权平均依然会掩盖关键用例的性能退步（如复杂分析能力下降）。决策应基于细分维度的表现，而非单一指标。

Part 6: 评测爬坡（Hill Climing）

评测爬坡是指选择关键维度进行优化。实际工作包括通过 prompt eng、context eng、记忆、后训练或传统代码等手段改进模型选择与工具链。利用失败模式分类法（Part 3）定位痛点，例如若工具调用失败率高，应优化上下文工程，减少工具数量并精准投放，而非盲目堆砌。

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