AI Benchmark
AI 基准测试
AI 基准测试包含固定任务、数据、指标和测试条件。内容都要清楚记录。大家用同一套规则，才能比较不同系统。
另一个例子
研究人员用同一份锁定的推理题目和相同的回答设置，测试三个模型。报告列出分数、不确定程度和测试细节；无关的公开排行榜，不能证明模型在实际产品中的表现。
主要部分
- 01任务集
- 02评测协议
- 03可比较分数
什么时候用
按照同一份稳定、公开的测试计划进行受控比较时，可以使用这个词。
什么时候不要用
不要把不断变化的产品指标叫作基准测试。临时测试或单个提示也不是基准测试。
代码里的名称
frozen tasks + protocol + comparable metrics 上线前要检查
检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。
预期结果：使用或评估 AI 基准测试 (AI Benchmark)，让 AI 行为可以衡量，也能连回证据。 用户场景：研究人员用同一份锁定的推理题目和相同的回答设置，测试三个模型。报告列出分数、不确定程度和测试细节；无关的公开排行榜，不能证明模型在实际产品中的表现。 AI 方法或概念：AI 基准测试 (AI Benchmark)。 适用理由：按照同一份稳定、公开的测试计划进行受控比较时，可以使用这个词。 不应使用的情况：不要把不断变化的产品指标叫作基准测试。临时测试或单个提示也不是基准测试。 AI 要求：定义输入与参考证据。设置模型和工具权限。使用有版本号的评估数据与指标。说明失败、拒答、隐私、速度与成本限制。 运营防护：保留可查询记录，并隐藏其中的敏感数据。提供用户看得懂的安全备用做法。标出必须由人工复核的步骤，并定义模型或提示词的恢复方式。 验收标准：在有版本号的评估集上记录当前基线与目标。测试边界案例与恶意输入。验证安全备用做法、监控、权限与恢复方式。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：目标任务、模型与版本、评估负责人、参考数据、风险阈值、工具权限，以及生产环境的安全备用做法。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 AI 基准测试 (AI Benchmark)。 定义：AI 基准测试包含固定任务、数据、指标和测试条件。内容都要清楚记录。大家用同一套规则，才能比较不同系统。 生产环境检查：检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。