2. 评测标准更复杂了传统测试中，很多结果可以通过明确断言判断。但算法效果评测往往不一定只有简单的“通过”或“不通过”。比如生成内容是否自然，识别结果是否准确，多模态理解是否符合语境，Agent任务是否完成，这些都需要更适配场景的评测方式。这也是算法评测相较传统测试更具挑战的地方。3. 团队能力结构需要变化当质量工作进入算法和AI场景之后，单纯依赖传统测试开发能力可能不够。议题介绍中提到，团队从测试开发为主，逐步引入算法工程师，再到今天以算法为核心。这背后涉及团队角色、能力模型和定位的变化，也是很多质量团队正在经历或即将面对的问题。4. 质量团队定位需要重新思考在AI应用越来越多的背景下，质量团队不只是发现缺陷，也要参与效果评测、数据分析、评测体系建设和模型能力验证。这意味着质量团队的价值不再只体现在测试执行效率上，也会体现在对算法效果、业务体验和智能系统可靠性的评估能力上。本场分享有哪些看点？看点一：从传统测试到算法评测的实践路径罗军将结合自己和团队的真实转型路径，分享从传统测试一路走向多媒体质量、传统算法评测、AIGC/多模态评测，再到Agent评测的过程。这类实践路径本身很有参考意义。因为很多团队并不是一开始就做AI评测，而是在业务和技术发展过程中逐步演进过来的。看点二：质量方法论如何随技术对象变化而变化从功能覆盖、质量保障，到音视频效果、机器视觉识别，再到大模型时代的benchmark设计、LLM-as-a-Judge，以及面向Agent任务完成率、工具调用、流程闭环的评测，质量方法论也在不断变化。本场分享会围绕这一变化过程展开。对于希望理解AI时代质量体系演进的团队来说，这部分值得重点关注。看点三：多模态和Agent评测带来的新挑战AIGC、多模态和Agent应用，是当前AI落地中非常活跃的方向。但这些方向也带来了新的评测难题。多模态评测往往涉及文本、图像、音视频等多种信息形态； Agent评测则可能涉及任务拆解、工具调用、执行过程和结果闭环。这些内容会让质量工作从传统测试进一步走向智能系统评测。
发布于 北京
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