deepsense.ai 提出生产级 AI 系统评测框架与实践原则

deepsense.ai 提出了一套面向生产环境的 AI 系统评测框架。该框架指出，公开基准通常仅适用于模型的初步筛选，而在实际落地部署中，需综合考察 Harness 运行环境、执行轨迹、多轮方差分布以及实际业务效用。针对生产级评测需求，deepsense.ai 总结了五项核心原则，强调将传统的单次评分转变为深入的轨迹诊断。同时，系统上线后应建立快、中、慢三层监控闭环，持续将生产环境中出现的故障转化为回归测试用例，以保障 AI 系统的长期稳定迭代。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。