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GitHub · 灵魂体仓库·· 16 天前精选AI 评分57

asserthired-evals 开源:面试评分提示词的生产级评测套件参考实现

aston-cook/asserthired-evals

来源与原文

GitHub · 灵魂体仓库

发布时间:(北京时间)

阅读原始来源 · github.com ↗
完整链接与内容说明

https://github.com/aston-cook/asserthired-evals

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

GitHub 上的 asserthired-evals 仓库发布了一个面向面试评分 LLM 应用的生产级评测套件公开参考实现,包含 60 条合成黄金用例、5 个安全探针、12 个红队攻击用例和七项带 CI 阈值的指标。基线运行在 claude-sonnet-4-5 上,65 例中评分在区间内 98.5%、反馈忠实度 89.2% 低于 90% 目标、安全 64/65 未达标并保留一例边界失败作分析;套件现默认用 Claude Sonnet 5.5 评分、Haiku 4.5 做 LLM-as-judge,另提供漂移检测、数据集复核队列与判官校准脚本,完整付费运行约 195 次 Anthropic API 调用、成本约 $2 到 $3。

推荐理由

这是一个可完整复用的 LLM 评测套件参考实现,七项指标、红队用例和漂移检测的做法可迁移到其他高信任提示词场景。

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