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“模型评测”到底是在评什么？
雷达摘要
当两套评测指标给出相反结论，模型究竟有没有变好？本文从一次多模态评测实战出发，拆解目标定义、数据供给、评测诊断到版本决策的完整闭环，揭示评测的真正难点不是得分，而是证明分数为何可信。 当两套评测指标给出相反结论时，模型究竟有没有变好？在一次经过脱敏的多模态评测中，整体盲测更偏向新版本，细粒度准确率却略微支持旧版本。项目随后复核了300余张图片、2.4万余处颜色描述，最终发现： 评测的难点不是得到一个分数，而是证明分数为什么可信。 因此，模型评测关注的不只是“哪个版本得分更高”，还包括如何定义好坏、建立可信评测，以及把发现的问题转化为下一轮迭代。下文将围绕一条完整闭环展开： 目标定义 → 数据供给 → 评测诊断 → 版本决策 → 迭代闭环 一、模型“更好”，到底是什么意思？ 模型评测经常从一句模糊需求开始：“新…
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