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以下是模型评估相关的文章

2026-02-10
使用自动化推理检查重写聊天机器人参考实现本文介绍了新的开源聊天机器人参考实现，该实现利用<em>自动化推理检查</em>（Automated Reasoning checks）的反馈来迭代和重写生成内容。该方案通过<em>数学证明</em>验证答案的正确性，显著提高了准确性和透明度，并提供可审计的解释日志。
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2026-02-07
使用基于Amazon Nova规则的大型语言模型裁判对生成式AI模型进行评估（第2部分）本文深入探讨了Amazon SageMaker AI中基于Amazon Nova规则的大型语言模型（LLM）裁判功能。这种新方法能根据具体提示自动生成定制化的评估标准（规则），取代了过去通用的静态规则。我们将详细介绍其工作原理、训练方法、关键指标以及如何进行校准，并分享使用SageMaker训练作业评估和比较不同LLM输出的Notebook代码。
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2026-02-06
Amazon Nova 多模态嵌入的实用指南本文深入介绍了Amazon Nova多模态嵌入模型的实用指南，涵盖了如何利用该模型简化架构、优化性能、处理跨模态搜索等。通过具体用例和参数配置解析，帮助您为媒体搜索、电子商务发现和智能文档检索构建高效的解决方案。
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2026-02-06
智能体评估：如何测试和衡量智能体式AI的性能
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-02-05
人工智能中最被误解的图表 METR组织发布的AI能力“时间视界图”引发了关于AI乌托邦或末日的狂热讨论。然而，该图表常被过度解读，其实际意义远比表面复杂。本文深入解析了该图表的构建方法、误差范围及其局限性，强调其仅基于编码任务的评估，而非AI能力的全面衡量。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-02-01
减少AI中的隐私泄露：两种实现语境完整性的方法本文探讨了在人工智能（AI）系统中保护用户隐私的关键挑战，重点介绍了两种基于Helen Nissenbaum语境完整性（Contextual Integrity, CI）框架的方法。研究人员提出了利用CI原则来评估和减轻AI模型（尤其是大型语言模型）在训练和使用过程中数据泄露的风险，旨在平衡AI的效用与用户的隐私期望。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-31
使用 Amazon SageMaker AI 上的 Amazon Nova LLM-as-a-Judge 评估生成式 AI 模型评估大型语言模型（LLM）的性能超越了传统的统计指标。本文介绍了如何在 Amazon SageMaker AI 上使用 Amazon Nova LLM-as-a-Judge 功能，这是一个强大的、经过严格验证的 LLM 评估方法。Nova LLM-as-a-Judge 能够提供公正的、与人类偏好高度一致的成对比较，帮助用户在几分钟内部署工作流程，并做出数据驱动的模型改进决策。
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2026-01-28
用于改进时间序列模型的5种交叉验证方法
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- AI基础/开发
2026-01-28
人工智能测试与评估：科学与行业的经验教训本文探讨了人工智能测试与评估的最新进展，汇集了科学界和工业界的宝贵经验。了解如何构建更可靠、更安全的AI系统，以及未来AI评估面临的挑战与机遇。
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- AI基础/开发
2026-01-28
使用 Amazon Bedrock 构建可靠的智能体式 AI 解决方案：学习 Pushpay 在生成式 AI 评估方面的经验本文深入探讨了 Pushpay 如何利用 Amazon Bedrock 构建创新的智能体式（Agentic）AI 搜索功能。通过引入定制的生成式 AI 评估框架、黄金数据集和基于域的分析，Pushpay 成功将洞察获取时间从数分钟缩短至数秒，并将准确率从 60-70% 提升至 95% 以上。了解他们如何实现生产级 AI 代理的可靠性与迭代优化。
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