人工智能技术的迅猛发展带来了AI大模型的广泛应用,这些模型在自然语言处理、图像识别、数据分析等领域展现出巨大潜力。然而,随着模型规模和复杂性的增加,如何发现模型的长短板并开展针对性优化,如何在实际应用场景中选取合适的模型,已成为大模型评测领域亟待解决的新挑战。目前的人工评测方法存在效率低下、评测组织有效性不足、结果管理无序和评测体系更新缓慢等问题,这些问题制约了AI技术的健康发展和创新应用。
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