话题与观点

评估方法

本来源中关于评估方法的判断。阅读 2 条观点，核对 2 个来源中的证据。

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内容更新于: 2026年10月6日

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Sydney Runkle, Eugene Yurtsev

在路由前通过评估或 A/B 测试跟踪结果

在部署路由之前，应先建立成功衡量标准——例如离线评估、在线评估器，或在 trace 上记录的用户反馈——如果构建评估数据集成本过高，对线上流量进行 A/B 测试也很有效。

如何在 Harness 中构建模型路由器2026年10月1日

支持这项说法

Sydney Runkle, Eugene Yurtsev·2026年10月1日

如何在 Harness 中构建模型路由器

跟踪任务结果。应在路由前就明确成功度量标准，例如评估（evals）、在线评估员（online evaluators）或用户对追踪记录（traces）的反馈。若构建评估数据集成本过高或难度过大，可在真实流量上开展 A/B 测试，效果通常较好。

原始摘录

Track task outcomes. Put measures of success in place before you route: evals , online evaluators , or user feedback on traces . If building an eval dataset is too costly or difficult, an A/B test on live traffic works well.

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Maharshi Patel, Pablo Felgueres, Zach Huang

LLM 裁判依据律师定义的评分规则对修订标记质量打分

修订标记质量使用源自律师的评分规则进行评估，这些规则考察最小化程度、位置正确性和法律合理性。由三个前沿 LLM 组成的委员会充当独立裁判对输出进行评分；其投票结果会被汇总。

将 Playbook 审查重构为多智能体系统｜Harvey2026年9月2日

支持这项说法

Maharshi Patel, Pablo Felgueres, Zach Huang·2026年9月2日

将 Playbook 审查重构为多智能体系统｜Harvey

红线质量评估更为复杂：需判断编辑是否属于最小必要改动、位置是否恰当，以及是否符合法律要求。我们与律师共同制定评分细则后，构建了一套评估框架，由大语言模型（LLM）担任评审员，依据细则打分；再组建由三款前沿模型构成的评审委员会，各自独立评分，最后汇总投票结果。

原始摘录

Redline quality is more complex in that it requires judgment on whether an edit is minimal, correctly placed, and legally sound . After sourcing the rubrics with lawyers, we set up an evaluation framework that uses LLM judges to score against these rubrics. We then used a committee of three frontier models to score independently and aggregate the votes.

上下文

风险标记最适合被理解并评估为一个分类问题——这是一项直接明确的任务。

原始上下文

Flagging risk is best understood and scored as a classification problem which is a straightforward task.

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这些结论只反映当前可用来源，不代表全面或最新的观点。

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在路由前通过评估或 A/B 测试跟踪结果

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