AI模型不能“一劳永逸”?微软揭示技术领导者的最新评估方法

在AI大模型越来越多落地应用的今天，企业发现——上线只是开始，持续评估才是关键。微软最新观点指出，想要让AI持续提供优秀的用户与员工体验，“持续性模型评估(Continuous Model Evaluation)”已成技术领导者的新共识。

目前行业中广泛使用的模型评估方法包括：

A/B 测试：通过用户反馈实时对比多个模型版本，优化响应效果;

在线评估 + 用户行为分析：结合日志分析、点击率、用户留存等指标综合评判;

自动化指标追踪：设置关键KPI监控，实时告警性能衰退;

人类反馈循环(RHF)机制：引入专家或众包方式对模型输出做人工打分，辅助训练与微调。

过去企业容易在模型上线后“放飞自我”，现在越来越多团队将评估变成闭环的一部分。毕竟，再强的模型，面对现实世界的复杂输入，也需要不断迭代才能贴近人心。

你所在的公司是否也在实施模型评估机制?你认为哪些方法最实用?欢迎在评论区分享见解!