Eval 该跑多勤?Hamel Husain 给出三维度权衡框架与实例表
HamelHusain · x · 2026-10-06
AI evals 领域知名作者 Hamel Husain(与 Shreya Shankar)在博客 FAQ 中回答「eval 该多久跑一次」,给出三个权衡维度:
- 运行与维护成本:eval 越贵(如 LLM-as-a-judge 比单元测试贵),越需要高收益才值得频繁跑。
- 饱和度:如果 eval 在数据集上全部通过,它已不提供新信息——应考虑退役或降低频率;但优先尝试把 eval 加难,而不是直接放弃。
- 业务价值:关键错误的捕获价值足以支撑高频运行;前提是先用红队测试证明错误至少能触发一次,再实现 eval,这样也能做出更好的 eval。
作者强调没有明线规则,需要判断而非套公式,并给出具体示例表:全通过的 GPT-6 Astra 答案质量 judge(中等失败成本)建议退役或每两周跑一次;而验证联系人保存正确的廉价代码断言可以在每次变更时都跑。
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