谷歌的 FACTS （Factual Consistency and Truthfulness Score） 团队与数据科学平台 Kaggle 于今日联合发布了FACTS 基准测试套件。这是一个旨在衡量生成式人工智能模型在企业任务中事实性 （Factuality）和真实性的 ...
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谷歌的 FACTS （Factual Consistency and Truthfulness Score） 团队与数据科学平台 Kaggle 于今日联合发布了 FACTS 基准测试套件。这是一个旨在衡量生成式人工智能模型在企业任务中事实性 （Factuality） 和真实性的综合评估框架。 此举弥补了现有基准测试的重大缺陷——即只关注问题解决能力，而非输出信息与真实世界数据的客观一致性，特别是当信息嵌入在图像或图表中时。对于法律、金融、医疗等对准确性要求极高的行业而言，FACTS 建立了一个关键的标准化衡量体系。
核心发现:AI 距离“完美”仍有距离FACTS 的初步结果向业界发出了明确信号:尽管模型越来越智能，但它们远非完美。包括 Gemini3Pro、GPT-5和 Claude4.5Opus 在内的所有参测模型，在所有问题上的综合准确率均未能超过 70%。 正如 FACTS 团队的新闻稿所指出的，这意味着未来仍有巨大的提升空间。对于技术领导者而言，目前的行业信息是:“信任但要核实” 的时代远未结束。 解构 FACTS:企业级故障模式的四大测试FACTS 测试套件超越了简单的问答，由四个旨在模拟真实生产环境中的故障模式的子基准测试构成:
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