ARTICLEAI 应用
模型蒸馏落地：把大模型能力迁移到更低成本的服务
设计教师模型标注、软标签、拒答保留、回归评测和灰度路由，降低推理成本而不牺牲安全。
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# 评测
共 5 篇文章
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LLM 评测与可观测性：把一次回答变成可回归的工程指标
建立离线数据集、在线反馈、链路追踪和成本指标，持续判断模型、提示词与检索改动是否真的变好。
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AI 用户反馈闭环：把点赞、编辑和申诉变成训练信号
设计显式反馈、隐式行为、标注队列和隐私边界，让线上反馈可用于评测和产品迭代。
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Prompt 发布工程：像管理代码一样管理提示词
建立提示词版本、变量契约、离线评测、灰度和一键回滚，避免线上偷偷变质。
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RAG 评测体系：同时衡量召回、引用和最终回答
建立可重复的 RAG 评测集，拆解检索和生成误差，避免只看一个模糊的满意度分数。