windyboy
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- fix stage-numbering conflict (README vs 05-Progress) and unify stage-1 reading scope - resolve AWS workshop prerequisite contradiction in 04-Reference/01 - convert medium-path wikilinks to vault-root paths (~30 links), fix .pyy typos, annotate ragas fork, unify archive status, add 01-/02- README hubs - compress old-version guidebook notes (01, 05) into pointers; add 2026 reading guidance to 00-Overview - dedupe project templates and remove embedded template copy in 03-Practice/README
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type, tags, status, created
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active | 2026-08-21 |
01 · Evaluation Infrastructure
主题：Evaluation Harness、Sandbox、Trace、Scaling
S 级资源（必须认真研究）
1. UK AISI Engineering Playbook + Inspect AI
- 仓库：https://github.com/UKGovernmentBEIS/inspect_ai
- 背景：英国人工智能安全研究所（UK AISI）官方开源
- 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
- 核心思想：把评测基础设施拆成五层
- Evaluate
- Isolate
- Connect
- Run
- Scale
- 重点抽象（映射到自己的体系）：
- Task → Case
- Dataset → Dataset
- Solver → Model / Agent Adapter
- Tool / Sandbox → 隔离执行环境
- Scorer → Grader
- Log → Trace / Outcome
- 适合阶段：完成第一个小项目以后
2. AWS Generative AI Evaluations Workshop
- 为什么看：目前垂直场景最全、最硬核的可运行实战代码
- 覆盖场景：Multimodal RAG / Tool Calling（5 种渐进式评测方法）/ Automated Reasoning（SMT 求解器）/ Multi-Agent Shared Context / Red Teaming（完整介绍与链接见 01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/04-Reference/archive/01-Curated-External-Resources）
- 学习方式（重要）：
不要只照着 Notebook 跑。每个模块都问：
- Task 是什么？
- Case 怎么构造？
- Rubric 是什么？
- Grader 是什么？
- Failure 如何定义？
- 如何做成 Regression？
- 适合阶段：完成第一个小项目以后（与本节开头一致）；精读顺序上建议作为四个 S 级资源中第一个上手（见 01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/04-Reference/README）
次级参考
- Hugging Face evaluation-guidebook（已在本目录下：01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/04-Reference/evaluation-guidebook/00-Overview）
- DeepEval（应用级单元测试框架，上手快但抽象层较浅）
🔗 本页资源的完整链接、来源背景与上手建议见 01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/04-Reference/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）。