AI 벤치마크

Outcome：Complete the task with AI 벤치마크 (AI Benchmark)。 User context：한 연구원이 동일한 잠긴 추론 세트와 동일한 답변 설정으로 세 가지 모델을 테스트합니다. 보고서에는 점수, 불확실성 및 테스트 세부 사항이 포함됩니다. 관련 없는 공개 순위표는 모델이 실제 제품에서 얼마나 잘 작동할지 증명할 수 없습니다. AI method or concept：AI 벤치마크 (AI Benchmark)。 Why it fits：하나의 안정적이고 공개된 테스트 계획을 따르는 통제된 비교에 이 용어를 사용하십시오. Do not use it when：변화하는 제품 측정치, 일회성 빠른 테스트, 또는 한 번의 프롬프트를 벤치마크라고 부르지 마십시오. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：하나의 공식 표준이 전체 용어를 통제하지 않음. 의미는 팀, 플랫폼 또는 프레임워크마다 달라질 수 있음. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.