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从理论到实践:构建高水准大模型评测体系的权威指南

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大语言模型(LLM)加速渗透各行业的同时,其 “黑盒” 特性也让模型能力的科学衡量成为难题 —— 技术选型时该参考哪些指标?迭代优化中如何验证效果?一套完善的评测体系既是衡量模型的 “标尺”,更是驱动其进化的 “引擎”。本文围绕大模型评测的核心逻辑,先拆解 “5W1H” 框架(动机、对象、时机、维度、方法),明确从评测目标到实操路径的系统方法论,再深入剖析有效性、难度、可靠性三大实践挑战,结合静态与动态评测结合、LLM Judge 优化等策略,为构建高水准大模型评测体系提供从理论到落地的全面指引。
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从Prompt到RLHF:产品经理视角下的大模型进化三部曲

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这几年,AI大模型的崛起几乎成了科技圈的年度大戏。它们像是一块块潜力无穷的“原石”,在不断被打磨,逐渐从“通用大脑”走向更加精细、实用的工具。而作为产品经理,如果光是知道模型算力堆得多高、参数多大,仍然会觉得“我有点跟不上节奏”。真正关键的问题是:我们如何利用大模型的进化工具箱,把它们变成可落地的产品?
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AI大模型+可穿戴设备:全病程管理落地指南「随访」走向「全程陪伴」

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当“出院即失联”成为过去式,AI大模型把医院装进纽扣大小的可穿戴设备:24小时生理雷达提前预警风险,语音随访变身为“口袋医生”即时调药,患者从“被复查”转为“被陪伴”。这份落地指南用真实案例拆解数据闭环、支付方与合规三大门槛,让全病程管理不再是PPT概念,而是一条院内外无缝、医保商保接力、品牌药企共赢的可持续通路——随访,正在升级为“全程不离线”的医疗陪伴。
大模型开源开发趋势报告:企业与开发者的必修课

大模型开源开发趋势报告:企业与开发者的必修课

2025 年,蚂蚁开源联合 Inclusion AI 发布《全球大模型开源开发生态全景与趋势报告(2.0 版)》,通过筛选 Github 全域项目(含 114 个项目、覆盖 22 个技术领域),呈现大模型开源生态核心态势:领域迭代迅猛(62% 项目诞生于 2022 年 “GPT 时刻” 后),中美主导 36 万开发者市场,传统开源定义被打破,AIAgent 聚焦 AI Coding 等方向、AIInfra 侧重模型运维与全生命周期管理,基座模型青睐 MoE 架构等技术。