Инженерия датасетов для обучения моделей: с чего начать
Опорный лонгрид о подготовке данных для обучения и оценки ИИ: эталонные записи, редакторы эталонов, разделение обучения и оценки, утечки, манифесты и параметры по задаче и домену.
Stuzhuk Lab — Chemistry of Code
Химия кода
← Все статьи
Тег
Оценка
Все статьи блога с этим тегом.
Проверка качества языковых моделей: какие тесты существуют и что они на самом деле измеряют
Виды проверок LLM: открытые наборы задач, арены, модель-судья, безопасность, регрессия продукта и онлайн-сигналы — что каждый тест проверяет и чего не видит.
Контур оценки ИИ в 2026 году: золотые наборы, регрессионные барьеры и критерии релиза для продакшена
Как построить инженерный контур оценки ИИ: золотые наборы, метрики поиска и генерации, регрессионные барьеры в CI, теневой трафик, выпуск и FinOps LLM-шлюза.
Как оценивать корпоративный ИИ: метрики, которым можно доверять
Как измерять качество корпоративного ИИ по поиску, ответам, безопасности и влиянию на бизнес-процессы.