基準評測流程提出固定數據集及檢驗評分者一致性

2026年10月26日，DEV Community刊文提出一套基準評測流程：先以雜湊固定數據集、評分規則及評判提示詞，再預先登記評分者一致性門檻，以免輸入變動被誤認為模型進步。文中以0.6作示例門檻，並介紹以Python harness使用Cohen's kappa衡量兩位評分者的一致性；若雜湊出現漂移，程式回傳2；若一致性未達門檻，則回傳3。文章亦披露內容屬MonkeyCode產品推廣，並稱其免費模型存取及伺服器選項可降低雙評分和託管成本。

AI 根據報道生成 · 1 小時前更新

還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。