人工智能测试与评估：科学与行业的经验教训

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原文链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/podcast/ideas-community-building-machine-learning-and-the-future-of-ai/

原文作者：Microsoft Research

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人工智能测试与评估：科学与行业的经验教训

2025年6月23日

本期播客探讨了人工智能（AI）测试与评估的复杂性，重点关注了科学界和工业界所吸取的关键经验教训。

核心观点：

• 探讨了当前AI模型面临的鲁棒性、可信赖性和安全性挑战。
• 分享了在科学研究和实际工业部署中，如何设计更有效的评估基准和测试方法。
• 强调了在AI生命周期中，建立持续集成与持续部署（CI/CD）流程中纳入可靠测试的重要性。

我们深入研究了如何弥合理论模型性能与真实世界应用之间的差距，确保AI系统不仅在实验室环境中表现出色，也能在复杂多变的实际场景中保持稳定和可预测。

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