随着人工智能技术的飞速发展，我们正步入一个由 Agentic AI（自主智能体）系统驱动的新时代。这些系统超越了简单的模式识别和响应生成，具备了规划、推理和实时适应能力，如同人类助手一般。然而，这种强大的能力也带来了前所未有的责任。为了确保 Agentic AI 系统的可靠性、安全性以及符合伦理规范，至关重要的是建立完善的 评估 体系和 安全防护 (Guardrails)机制。本文将深入探讨 评估
大模型（LLM）的快速发展带来了前所未有的机遇，但也带来了如何评估其能力的挑战。基准测试成为了评估LLM能力的重要手段。本文将深入探讨常见的大模型基准测试，帮助读者理解这些基准的意义，并通过解读基准结果，更全面地了解各个模型的优势与劣势。理解基准测试对于选择合适的LLM应用场景至关重要，并且能够更有效地利用这些强大的AI工具。 大模型基准测试的定义与重要性 基准测试（Benchmarks）是用于评
大模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，对其规划能力的评估变得至关重要。本文旨在深入探讨评估LLMs规划能力的一系列常用指标，涵盖从基本的成功率、效率到高级的一致性、工具使用以及最终的人机交互体验，力求为开发者和研究者提供一个全面而系统的评估框架，从而更好地了解和提升LLMs的实际应用价值。 规划正确性和准确性：成功率是基石 评估LLMs规划能力，首先要考察其能否准确无误地完成任务。成功率是衡
人工智能的可靠性问题始终围绕着一个核心难题：谁来制定规则？如何保持规则的与时俱进？当人工制定的规则清单出现时，它往往会在任务演变的那一刻便失去时效性。而当没有规则清单时，AI的表现则变得难以捉摸，完全依赖于猜测。本文将探讨如何利用大模型（LLM）来动态生成评分标准，解决这一难题，提高AI应用的可靠性和适应性。 灵感来源：辩论平台与手写评分标准的困境 在开发辩论平台“The Robot Overlo
今年的 Microsoft Build 2025 盛会，对我而言是一次难忘的旅程。不仅仅是因为大会上发布的突破性技术公告，更在于与同事和同行之间深度交流带来的启发。这是一场关于协作、创新以及，尤其重要的，生成式AI（GenAI）安全性的盛大庆典。 缘起：Azure AI 红队协作之路 过去一年，我有幸加入 Azure AI 红队，与 Bala (Balamurugan Balakreshnan)、
在大模型技术飞速发展的今天，企业竞相推出各种AI功能。然而，一项至关重要的环节却常常被忽视，那就是 AI Evals (AI 评估)。AI Evals 不仅仅是测试，而是结构化、可验证的安全措施，用于确保AI系统按照预期运行。可以将 AI Evals 视为AI系统的单元测试和持续集成(CI)关卡，但其重要性甚至更高。做好 AI Evals 可以避免代价高昂的错误，而忽略它们则可能导致混乱甚至法律纠
在这个大模型技术蓬勃发展的时代，我们正面临着前所未有的信息洪流，以及随之而来的信任危机。本文将深入探讨“叙事崩塌风险指数 (Narrative Risk Index, NRI)”这一创新框架，它通过模拟公众信任的衰减，帮助我们理解信息传播、价值流动和社会政治压力下的各种风险。更进一步，我们将介绍“火棒估值层 (Firebar Valuation Layer)”，一种将伦理道德与经济价值相结合的投机
在快速发展的大模型（LLM）领域，编程能力已经成为衡量其价值的重要指标。本文基于对HumanEval、SWE-bench、Aider和CodeForces等多个编程基准的广泛研究，对15个领先的大语言模型进行了全面分析，旨在为开发者和企业提供2024-2025年度最全面的编程大模型选择指南。我们的分析揭示了不同模型在不同用例中的最佳表现，并着重强调了OpenAI o1-mini和Llama 3.1
随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展，它们在各个领域的应用日益广泛。然而，在享受LLM带来的便利的同时，我们必须正视一个至关重要的问题：如何有效地评估这些模型的输出，确保其质量、可靠性和安全性？ 本文将深入探讨LLM输出评估的重要性、方法，并结合实际案例，阐述如何构建可靠的AI系统。 LLM的普及与评估需求的增长 大语言模型(LLM)，例如GPT系列，已经成为机器学习和人工智能领域的主流模型。它
2025年5月，OpenAI的大模型生态已经相当繁荣，各种模型层出不穷。与其沉迷于理论 benchmark 指标，不如回归实际应用场景。本文将基于 Derek Derui Wang 近期的一项实战评测，深入剖析 OpenAI 旗下九大模型，包括 GPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5 Preview（已停用）、o-series (o1/o3/o4-mini)、Code
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