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评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点

作者:马云雷、望宸 导读 在传统软件工程中,测试是保障质量与稳定性的核心环节。它验证系统的确定性逻辑:基于预设的规则,验证输入的可靠性。而 AI 系统的核心能力不再是执行预设的规则,而是基于概率模型进行推理和生成。结果的不确定性、语义的多义性、以及上下文的敏感性,使得原有测试方法难以刻画模型行为。这一转变,促使评估工程成为下一轮 Agent 演进的重点。 评估工程,贯穿整个 AI 生命周期,它的目标是定义、采集并量化 Agent 的表现质量,涵盖输出正确度、可解释性、偏好一致性与安全性。从架构角度看,评估工程是 AI 工程体系中最靠近"人类判断"的一环,既涉及指标体系的定义,又包含算法层的建模与反馈机制。随着 SFT(监督微调)、RLHF(基于人类反馈的强化学习)、LLM-as-a-Judge(模型裁决评估)以及 Reward Model(奖励模型)等技术或范式逐渐成熟,评估工程正从经验驱动走向体系化、工程化和自动化。 阿里云 CIO 蒋林泉曾分享过:在落地大模型技术过程中总结过一套方法论,叫 RIDE,即 Reorganize(重组组织与生产关系)、Identify(识别业务痛点与 ...

流处理的前世今生(二十)燃尽的数据之蜡 Bytewax

Bytewax是一个开源的 Python 流处理框架。创建于 2022 年 2 月的Bytewax,旨在让 Python 开发者也能轻松使用有状态的流处理。通过将 Python 的易用性与Rust的高性能结合,Bytewax 对分布式流处理领域中 Java 虚拟机的主导地位发起挑战——根据独立基准测试,其开发速度比Apache Flink快 1.5 到 8 倍,同时内存消耗减少 7 到 25 倍。 项目的历史 Zander Matheson于 2022 年 2 月创立了 Bytewax,在他担任 GitHub 和 Heroku 数据科学家期间,他发现实时机器学习基础设施存在关键缺口。问题非常根本:虽然托管 ML 模型相对简单,但为了实时推理生成特征,需要与训练时相同的复杂转换,而现有的流处理框架如 Apache Flink 和 Apache Spark 则需要 Java 或 Scala 专业知识,而大多数数据科学家并不具备这些技能。 Matheson 组建了核心团队,包括担任工程副总裁的Dan Herrera(曾在 GitHub 设计大规模流处理系统)以及多位具有分布式系统深厚经验的开...

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