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AI评估流程中人类专家不可或缺，工具助益流程优化
根据证据，评估（evals）的核心事实是需要将领域专家与系统配对，以编码他们的专业判断并整合到工作流程中，通过识别错误、使用确定性评估器定位失败点，并借助重放等手段确保问题根除。讨论部分指出，目前评估无法完全自动化而无需人类干预，相关引用（如@HamelHusain的帖子）表明自动化可能引发问题，但工具如编码代理或Kitaru可辅助简化这一过程。来源为Twitter/X AI List，非官方信息。
多来源证据
事件时间线
- Twitter/X AI List好问题。主要秘诀是...你 :) 基本上，我们认为评估都是关于将领域专家与系统配对，让他们能够编码...