一、实验室榜单与真实场景的认知鸿沟 当前AI技术评估体系存在显著局限性。以MMLU、C-Eval为代表的学术榜单，通过固定数据集、标准化测试环境评估模型能力，却难以反映真实业务场景的复杂性。某金融企业曾将榜单排……
DeepSeek大模型应用探讨与RAG技术全景——从实验室榜单看向真实业务场景 一、实验室榜单的局限性：从“理想环境”到“真实战场” 实验室榜单（如SuperGLUE、MMLU等）是评估大模型能力的重要参考，其通过标准化任务（如文……
一、实验室榜单与真实业务场景的认知鸿沟 当前大模型评测体系存在显著局限性。以MMLU、C-Eval为代表的学术榜单，通过固定数据集评估模型在特定任务上的表现，但这些数据往往经过人工清洗和标注，与真实业务场景的……
