AI 机器人评测体系建设：从考卷式评测到多模型选举
导读：文章分享一套对话式 AI 机器人评测体系的演进路径：先以 100 道固定考卷（含正向与负向用例、80 分及格）建立横向可比基线，再引入 LLM 自动评分，最终扩展为覆盖全业务环节的基准测试（抽样、提问变异、安全、双盲评分）；平台以"批次—用例"组织，用准确率/精确率双指标与多模型同卷对比，让模型选型与调参"靠数据不靠拍脑袋"。适合负责对话机器人/大模型应用质量评测与模型选型的团队，面试官可借此考察候选人对评测指标口径和自动化评测体系的理解。
对话式 AI 机器人上线之后，一个绕不开的问题随之而来：怎么持续评估它的质量？模型要选型、要调