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人工智能的进步让评估变得更加重要。
从商业决策的角度解读 2026 年人工智能指数。
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斯坦福 HAI 的 2026 年人工智能指数描述了负责任的人工智能中不断进步的能力以及表现不均匀和挑战。我把这种结合视为既雄心勃勃又精确的理由。人工智能的广泛改进并不能解决特定工作流程是否适合组织的问题。
将标题翻译为本地问题
基准测试的强劲结果可以告诉我们一些关于系统的有用信息。我们的业务问题范围更窄：它在该任务的语言、文档、例外情况和工作条件上表现如何？我会要求团队展示代表性示例并解释评估集与实际使用的关系。
测量整体结果
准确性 很重要，但响应时间、审核成本、信息缺失以及从错误中恢复的能力也很重要。快速给出有说服力答案的系统可能仍需要大量努力来验证。评估应该让这种努力变得可见，而不是把它当作别人的问题。
保持证据最新
平台可以改变，流程可以改变，团队可用的信息也可以改变。因此，评估需要一个所有者和一个重复的理由。我更喜欢一组与业务目的相关的、易于理解的小型检查。技术的能力越强，明确我们要求它完成的具体工作就越有价值。
Genellipse如何提供帮助
Genellipse 可以帮助将广泛的人工智能机会转化为特定于任务的评估。我们可以与您的领域专家一起定义代表性案例、可接受的输出、审查需求和运营措施。可以在适当的情况下评估 Cortex AI 的评估和监督能力，并根据业务工作流程的要求来选择平台。
从思考到实践
与 Genellipse 讨论这个问题
