评估AI智能体时，不应只看它“动起来了”。应该看的是，能否保存失败，并在修正后仍能运行同样的实际任务。我写了一篇关于Supabase Evals的文章。比起模型排名，回归测试的设计更有趣。
评估AI智能体时，不应只看它“动起来了”。应该看的是，能否保存失败，并在修正后仍能运行同样的实际任务。我写了一篇关于Supabase Evals的文章。比起模型排名，回归测试的设计更有趣。 如果是你的团队，你会首先把哪个失败留在测试中？
shugo
所有带有「shugo」标签的 AI 情报。
1 条情报所有带有「shugo」标签的 AI 情报。
1 条情报评估AI智能体时，不应只看它“动起来了”。应该看的是，能否保存失败，并在修正后仍能运行同样的实际任务。我写了一篇关于Supabase Evals的文章。比起模型排名，回归测试的设计更有趣。 如果是你的团队，你会首先把哪个失败留在测试中？