windyboy
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- Why Guide: remove duplicated 20-case/rubric/test-definition tables, link to authoritative Roadmap/Worksheet instead; 10-min action points to entries - Concept Map / What-Is: cross-link narrative vs quick-reference roles - Worksheet: annotate sections with authoritative sources - 04-Reference 01-04 <-> archive/01: bidirectional resource links - archive/00-Material-List: shrink guidebook listing, now reachable from READMEs - guidebook: compress 06-Yearly-Dives 2025 section (-> 08-2025-Edition §3), add old/new version nav banners to 01-05, reverse links in 08 - README/Start-Here: link Learning Board (was orphaned)
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type: reference
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tags:
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- llm-evaluation
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- evaluation-infrastructure
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status: active
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created: 2026-08-21
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# 01 · Evaluation Infrastructure
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主题：Evaluation Harness、Sandbox、Trace、Scaling
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## S 级资源（必须认真研究）
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### 1. UK AISI Engineering Playbook + Inspect AI
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- 仓库：https://github.com/UKGovernmentBEIS/inspect_ai
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- 背景：英国人工智能安全研究所（UK AISI）官方开源
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- 为什么看：国家级安全评测机构测试前沿模型时使用的完整底座
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- 核心思想：把评测基础设施拆成五层
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- Evaluate
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- Isolate
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- Connect
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- Run
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- Scale
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- 重点抽象（映射到自己的体系）：
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- Task → Case
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- Dataset → Dataset
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- Solver → Model / Agent Adapter
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- Tool / Sandbox → 隔离执行环境
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- Scorer → Grader
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- Log → Trace / Outcome
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- 适合阶段：完成第一个小项目以后
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### 2. AWS Generative AI Evaluations Workshop
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- 为什么看：目前垂直场景最全、最硬核的可运行实战代码
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- 覆盖场景：
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- Multimodal RAG
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- Tool Calling（5 种渐进式评测方法）
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- Automated Reasoning（利用 SMT 求解器检查合规）
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- Multi-Agent Shared Context
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- Red Teaming
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- 学习方式（重要）：
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不要只照着 Notebook 跑。每个模块都问：
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- Task 是什么？
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- Case 怎么构造？
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- Rubric 是什么？
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- Grader 是什么？
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- Failure 如何定义？
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- 如何做成 Regression？
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- 适合阶段：最适合作为第一个实操资源
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## 次级参考
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- Hugging Face evaluation-guidebook（已在本目录下：[[04-Reference/evaluation-guidebook/00-Overview|evaluation-guidebook]]）
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- DeepEval（应用级单元测试框架，上手快但抽象层较浅）
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> 🔗 本页资源的完整链接、来源背景与上手建议见 [[04-Reference/archive/01-Curated-External-Resources|archive/01-Curated-External-Resources]]（"国家级与顶级学术机构"与"云厂商生产环境"两节）。
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