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从多个角度全面考察大语言模型的真实能力,建立测试标准,持续追踪模型改进效果。
系统性找出模型的安全漏洞,包括诱导越界、偏见歧视、有害内容生成等风险排查。
基于真实道路测试数据,评估自动驾驶功能的表现,覆盖从辅助驾驶到全自动驾驶。
收集人对AI输出的主观判断,建立偏好标准,让模型输出更符合人的期望。
明确评测目标、维度与指标体系
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