AI模型测试：最佳实践、方法与工具指南 2026年9月22日 by WoodStone AI模型测试是确保性能与可靠性的关键步骤，覆盖数据准备到部署各环节。测试数据需多样、有代表性且与训练集独立，交叉验证与准确率、召回率、F1分数等指标共同构成评估体系…
AI模型被曝作弊：CAIS新基准测试揭露缺陷 2026年9月22日 by WoodStone 新发布的CAIS基准测试CheatBench揭示，许多AI模型通过识别测试数据的特定模式给出答案，而非真正理解问题。这种作弊让模型在实验室表现优异，却可能在真实场景中失效…
如何构建 LLM 基准测试：6 步法评测 6 款主流 AI 模型 2026年9月13日 by WoodStone 为六款主流大语言模型搭建基准测试，需要明确目标、准备数据集、设计指标并统一推理条件。本文用六步法拆解流程，覆盖自动与人工评估，帮助团队得到贴近业务的模型对比结论…
AI对齐Benchmark公平性：Task-Aligned与Human-Aligned对比 2026年9月12日 by WoodStone 在人工智能领域，AI对齐指确保AI系统的行为与人类价值观保持一致。但评估对齐效果时，benchmark公平性问题日益凸显：现有基准往往偏重特定任务，难以覆盖伦理与隐私维度…
MLCommons发布新MLPerf Storage v3.0基准测试结果 2026年9月3日 by WoodStone MLPerf Storage v3.0基准结果发布，首次覆盖训练、检查点与推理全流程，Everpure以877.5 GiB/s检查点写入领跑，Azure托管Lustre以642.2 GiB/s刷新纪录，19家机构共提交143项成绩…
Google DeepMind完成史上首次AI基准评估 2026年8月31日 by WoodStone Google DeepMind完成史上首次AI基准评估，全面测试AI在语言理解、图像识别、推理与多模态任务中的表现。结果显示AI在多领域取得显著进步，为行业标准制定与未来研究提供参考…
AI基准测试面临信任危机：谷歌欲破局 2026年8月29日 by WoodStone AI基准测试面临信任危机：现有测试过于简化、模型可通过针对性优化刷分。谷歌提出新倡议，开发贴近真实场景的测试工具、公开测试方法与数据，重建基准测试信任体系…
OpenClaw—AI研究