AI 上线前必测鲁棒性：脏输入与对抗样本清单
goyalshaliniuk · x · 2026-10-13
评估 AI 系统时，鲁棒性考察的是输入不完美时系统是否还能工作：错别字、模糊指令、意外格式、信息缺失、对抗性输入。目的是在真实用户遇到边界情况之前先暴露它们。配套的上文是安全评估：测试恶意输入与绕过护栏的尝试，包括 prompt 注入、越狱、敏感数据泄露、未授权工具调用，适合处理私有数据或调用外部工具的应用。
所属事件:生产级 AI 应用评估需兼顾性能成本与鲁棒性(2 条相关)→
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