《在每一步中嵌入质量——从测试到持续改进》——博客系列第四部分我们已涵盖的内容及后续内容到目前为止，我们已经探讨了可靠质量计划的基础要素、设计方案与文档管理、风险和依赖关系，以及最小可行产品（MVP）和故事映射。现在，我们将进入项目质量的下几个关键支柱：明确测试责任——确定由谁在何时测试什么内容，以确保对所有测试类型都有明确的责任归属。测试左移——在开发早期就集成测试，以便在问题易于解决且成本
《避免过度构建——最小可行产品（MVP）和故事映射如何让你保持专注》——博客系列第三部分我们已涵盖的内容及后续内容在第二部分中，我们通过确保利益相关者的参与、明确且可执行的需求、可行的设计方案、结构化的文档记录、主动的依赖关系管理，以及运用ROAM方法尽早识别风险，奠定了坚实的质量基础。在第三部分，我们将在此基础上探索先进的质量实践方法，这些方法将推动项目的持续改进并助力项目取得长期成功。最小
《设计、文档与规避灾难》——博客系列第二部分我们已涵盖的内容及后续内容到目前为止，我们已经探讨了一个可靠质量计划的基础内容——识别利益相关者、收集和管理需求，以及确保非功能性需求符合SMART原则且切实可行。现在，你应该已经掌握了从项目一开始就掌控IT项目的方法，并且能够避免诸如范围蔓延和职责不明确等常见陷阱。现在，我们将进入项目质量的下几个关键支柱：设计——确保技术设计和用户体验（UX）设计
《并非附注，而是核心重点：质量计划如何推动你的IT项目》——博客系列第一部分为什么要使用质量计划？曾以任何角色参与过IT项目的人都深知其中的挑战。项目启动时，你有着宏伟的计划、热情高涨的利益相关者，以及无数的好点子。但随着截止日期的临近，你会发现需求出现偏差，风险突然变成现实，或者测试过程陷入困境，导致问题发现得太晚。结果如何呢？交付延迟，团队沮丧，利益相关者则在疑惑他们的投资都花到哪里去了。
测试与评估大型语言模型（LLMs）：关键指标与最佳实践（第二部分）作者/译者:SumitSoman/溜的一比文章来源:Mediam文章地址:https://medium.com/@sumit.somanchd/testing-evaluating-large-language-models-llms-key-metrics-and-best-practices-part-2-0ac7092c977
欢迎来到我们关于“测试与评估大型语言模型（LLMs）：关键指标与最佳实践”博客系列的第三部分。在前两部分中，我们探讨了一系列评估指标，包括相似性、流畅性、连贯性、相关性、人类评估以及偏差与公平性。我们还介绍了一些最广泛使用的LLM评估工具和框架，提供了如何评估这些模型和聊天机器人性能的全面理解。第1部分和第2部分。在这一最终部分中，我们将深入探讨LLM评估的最佳实践、该领域面临的问题以及测试和改进
大型语言模型（LLMs）彻底改变了自然语言处理（NLP），推动了文本生成、摘要、翻译等应用的发展。然而，评估其有效性仍然是一个挑战，因为其性能受多个因素影响，包括连贯性、流畅性、准确性和公平性。本博客深入介绍了LLM评估指标，讨论了其重要性、最佳实践和实际应用。为什么评估指标很重要？LLM评估对于以下方面至关重要：确保模型准确性：验证响应是否符合用户期望。检测偏差：识别和减轻意外偏差。提高性能
今天，我自豪地宣布ConfidentAI超额完成了220万美元的种子轮融资，参与方包括YCombinator、FlexCapital、OliverJung、VermilionCliffsVentures、Liquid2Ventures、JanuaryCapital以及RebelFund。对于投资者对我们开源LLM评测方法的信任，我的联合创始人Kritin和我心怀无限感激。但这篇文章无关金钱，也
能力越大，责任越大。随着LLMs日益强大，它们被赋予更多自主权。这意味着人工监督减少、个人数据接触增多，以及在处理现实任务中扮演的角色不断扩大。从管理每周杂货订单到监督复杂的投资组合，LLMs对渴望利用它们的黑客和恶意行为者构成了诱人目标。忽视这些风险可能带来严重的伦理、法律及财务后果。作为该技术的先驱，我们有责任优先考虑并维护LLM安全。尽管这片领域大多未经探索，但并非完全是个黑箱。全球各国政府
想到2025年将是LLM智能体之年，而现状却令人不寒而栗…LLMs对越狱攻击的防御依然脆弱得可笑。诚然，DeepSeek几周前发布时在AI界掀起巨浪，我也承认它确实强大得惊人。但这位X平台用户仅用简单的提示词注入就轻易生成了冰毒配方。X用户利用DeepSeek生成冰毒配方（来源：X.com）现在想象一下，将这些相同的LLMs接入我们日常使用的医疗工具、法律系统和金融服务中。我是不是忘了提，
热门文章