AI 评测入门篇收尾，进阶篇预告

这是一个 AI 评测入门系列的收尾篇。
系列一共 19 篇，讲一件事，怎么给 AI 出题，怎么判断它答得好不好。
前 15 篇讲判断，从 AI 评测到底在测什么，到换了模型怎样知道有没有改好。
后 4 篇是实操，从给模型出三道排序题开始，到写出自己业务里的第一道题，再把一道题扩成一小套，最后换个模型重跑，做了一次真实比较。
跟着做完的读者，手里有了一套十道题，一份运行记录，和一次两个模型的对照结果。
回头看，这个系列真正想留下的，是五个判断。

1. 先固定条件，再换变量。题目，参考答案，判定规则，运行设置，四样不变，比较才成立。
2. 判定规则提前写清。接不接受同一次回答里的更正，先定好，不要看到结果才临时决定。
3. 能用程序检查的，先交给程序，再考虑 AI 打分。
4. 程序初判失败，先查判分这一侧。把程序提取的答案和原始回答放在一起看，修好判分程序，再判断是不是模型的问题。
5. 一次全部通过，只说明这一轮。它不保证下次同样通过，也不证明两个模型能力相同。

入门走完的是一个闭环。评测本身，远不止这些。
十道题一次通过，下一次还通过吗。这要重复运行才知道。实操里，每道题在同一模型下都只跑了一次。
判分程序自己也会出错。实操里，参考答案写错过，提取程序把表外的说明文字也当成了答案。判分这一侧怎么做得更稳，还没有展开。
十道题覆盖的是排序和筛查两类场景。一套题要长到多大，才能覆盖真实工作，这还没有答案。
这些是进阶篇要接着面对的。
进阶篇讲什么，现在不锁定。这个系列做到的，是把问题问出来。
系列里的实测都在实操那四篇里，通过智谱 API 完成。本篇为系列收束，无新增实测，AI 协助整理文案。