标签：AI评测

什么是模型校准？为什么 AI 的置信度也需要验证

模型校准是什么？为什么“置信度 90%”不等于一定可靠，如何用校准让 AI 的概率输出更接近真实风险，以及它在高风险场景中的意义。

什么是数据漂移？AI 为什么上线后会越来越不准

数据漂移是什么？训练数据与真实输入发生变化时，模型为何会退化，如何监控特征、反馈与性能，以及何时需要重新训练。

提示词怎么做版本管理？让 AI 应用可测试、可回滚

提示词一改效果就变，如何知道是哪次改动导致？讲清 Prompt 版本管理、测试集、灰度发布、日志与回滚，让 AI 产品不再靠感觉调参。

RAG 怎么评测？从检索命中到答案可信度的完整方法

RAG 系统怎么判断是否好用？讲清检索、生成与端到端三层评测，如何准备测试集、定位“答错”的根因，以及上线后的持续监控。