专题
统计与泛化
衡量重复可靠性、不确定性与未见任务表现。
要解决的问题如何把这项机制变成可执行、可核查的工程合同?
01 输入
- 业务目标与约束
02 处理机制
- 明确适用范围
- 选择可执行检查
- 保留结果与证据
03 输出与证据
- 可审阅的设计合同
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继续深入 · 3 个方向
本分支处理分数应如何解释,而不是替业务定义成功。先区分至少一次成功的pass@k与全部成功的pass^k,再看有限样本和相关试验下的不确定性,最后检查数据是否支持真正未见任务上的泛化声明。
同一任务多次尝试、同一学生多个会话和同一报告的改写通常有关联,不能当成完全独立样本。报告分母、实验单位、预算、置信区间、严重错误和切片;隐藏持出集防止反复优化的选择偏差。金融任务还要识别模型参数知道未来的泄漏。统计证据描述观察到的分布,不能证明所有未来情境均安全。
PRIMARY SOURCES
来源与阅读边界
来源按研究截止日整理。官方文档说明能力和约束,代码只证明对应版本,论文与讲座不自动证明生产效果。 资料截止:2026-10-15。
- Anthropic:Demystifying evals for AI agents ↗官方文档 / 声明
2026-01-09;官方方法背景,具体合同与阈值须按业务验证。