<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>评测集 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E8%AF%84%E6%B5%8B%E9%9B%86/</link><description>Recent content in 评测集 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 06 Aug 2026 18:54:51 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E8%AF%84%E6%B5%8B%E9%9B%86/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>如何为大模型应用构建评测集：从 50 条样本开始的实用方法</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-06-llm-eval-dataset/</link><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 18:54:51 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-06-llm-eval-dataset/</guid><description>&lt;p>“这个新提示词感觉好多了”“换了模型之后好像更准了”，如果你的团队经常这样讨论，说明还缺少一个关键工具：评测集。&lt;strong>没有评测集，每一次修改提示词、更换模型、调整检索策略，都只能依靠看几个例子的主观印象来判断，很容易顾此失彼。&lt;/strong> 构建评测集听起来像是大工程，但实际上从几十条样本开始就能发挥作用。&lt;/p></description></item></channel></rss>