<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>提示词迭代 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%E8%BF%AD%E4%BB%A3/</link><description>Recent content in 提示词迭代 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 19 Oct 2026 08:47:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%E8%BF%AD%E4%BB%A3/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>成对盲评怎么做？比较两个模型或两版提示词的实用方法</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-19-eval-pairwise-blind-comparison/</link><pubDate>Mon, 19 Oct 2026 08:47:00 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-19-eval-pairwise-blind-comparison/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;想知道新提示词或新模型是否真的更好，成对盲评通常比逐条打分更可靠：同一个问题给出 A、B 两个回答，隐藏来源、随机左右顺序，让评审只判断哪个更好或平局。&lt;/strong&gt; 人对「哪个更好」的判断，通常比给出一个绝对分数更一致。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="什么时候用成对比较"&gt;什么时候用成对比较&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;改了提示词，想知道新版是否更好&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;在两个模型之间选一个&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;调整了检索策略，比较回答质量&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;没有标准答案的开放任务（写作、总结、客服回复）&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;有标准答案的任务（数学、分类），直接计算准确率更简单。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>