multi-llm-evaluate · 产物体检视角:独立复核怎么跑、发现了什么

project evergreen 真人已复核 AI 参与创作

发布于 2026/10/09 · 更新于 2026/10/09

对一个评测平台做两轮独立复核:不采信自测声明,用黑盒、源码核查、判分器复跑与端到端跑测取证,逐轮给出缺陷清单。

同源说明:本条目是项目 multi-llm-evaluate 的**产物体检视角**;它与该项目的**过程治理视角**条目同属一个项目、同一批材料,本站按项目计数,不把两者算作两个独立案例。

问题与约束

平台的用途是给模型选型出数,所以它自己出错的方式很隐蔽:判分器写错,报告照样生成,只是分数偏高或偏低,看的人不会知道。第一轮复核前的真实处境是——实现方自己写了一份验收记录,全部条目自测通过;而验收只有我一个人做,没有第二个团队可以交叉验证;同时当轮要复核的改动还没合入主干、也没部署,只能从源码起一个本地实例来验。约束归结为一句话:“实现方说自己测过了”不能作为证据。

本人关键判断

我定了四条规矩。第一,不采信实现方的自测声明——报告里凡引用实现方结论处,一律标注”转述,未独立复核”。第二,取证方式分层:接口与界面走黑盒,关键断言回源码核查,判分器另做独立复跑(用同一批输入在平台外复算,与平台结果对不上就是缺陷)。第三,失败路径与成功路径同权重:专门造负控用例(不可达的模型端点、超时、没有判分器的用例),看平台是否给出正确而不是”看起来正常”的结果。第四,把自己规格里的缺陷也写进同一份报告——验收标准如果漏了路径,那是规格的问题,不是实现的问题,两者要分开记。

实际实现

两轮复核各按当时可用的条件选路径。M5 一轮走的是”平台在线 + 黑盒 + 复算 + 端到端跑测”:在运行中的实例上取读数,核对每个指标能不能由报告直接产出(不再需要人工读库补算),并跑了一次端到端跑测;期间记录了一条关键集成事实——某个第三方模型网关强制要求一个会话请求头,缺失即拒绝,而平台的参数透传是当时唯一可用的挂载点,因此该头的取值只能做到”每模型固定”,做不到”逐样本变化”。M6 一轮开始时,部署主机离线(网络不可达),且该轮改动未合入主干、未部署,于是从源码起本地实例做黑盒复核;为了让跑测快照不覆盖仓库里已有的历史样本目录,实际运行时换了一个独立的工作目录来隔离。两轮都把”发现了什么、哪条必须修、哪条可以缓”逐条写进报告。

结果证据

  • M5 一轮(2026-09-17,报告基线 663312f):端到端跑测样本 = 4 模型 × 4 用例 × 20 次 = 320 样本,用时 2685 秒,口径 = 一次 Golden Run 端到端跑测,来源 = M5 独立复核报告;逐条验收结论中判定通过;同时发现缺陷 1 个 S1 级(判分器假阴性)、4 个 S2 级、4 个 S3 级,另有验收标准自身的缺陷 2 处。报告里还记了一条”最重要的读数”:可用率指标上线后,第一次让结论发生了变化(此前的结论建立在看不到该指标的基础上)。
  • M6 一轮(2026-09-19,报告基线 37833fb):从源码起本地实例做黑盒复核;判定通过;发现缺陷 2 个 S1 级、3 个 S2 级、4 个 S3 级,其中一条 S1 被明确标注为”必须修”(会静默产出满分假分数);另有验收标准自身缺陷 4 处,报告里自记”用例集第二次漏了同一类路径”。
  • 可核位置:两条复核报告与逐轮验收记录在项目仓库的验收记录目录内(仓库链接见项目条目),报告内逐条给出代码基线、环境与证据位置。
  • 数字口径共同的边界:以上全部读数来自一个项目的两轮复核,样本为 n=1,时间窗为 2026-09-17 与 2026-09-19;每条结论只在该报告记载的代码基线上成立。

版本与时间

两轮复核分别对应 2026-09-17(M5,基线 663312f)与 2026-09-19(M6,基线 37833fb)。M6 那一轮复核时,改动位于本地特性分支、领先主干且未推送,复核对象是源码而非运行中的旧版本——这一点在报告开头即写明,避免把”验的是源码”读成”验的是线上”。本条目发布时间为 2026-10-09。

失败与限制

  • 样本范围仍是单项目(n=1),且两轮由同一名验收人完成,没有做过第三方交叉复核;这既是能力边界的如实说明,也说明本条目不能冒充独立第三方认证。
  • 未做的部分:没有做安全渗透测试;没有做性能与容量测试;没有对第三方模型网关做长期行为跟踪;没有对早期轮次(M5 之前)补做独立复核。
  • 失败记录本身也要留:M6 报告自记”同一类路径在用例集里漏了第二次”,这类重复失误没有被删掉或改写,原样保留在报告里。
  • 一处口径风险:复核环境在两轮之间不相同(一是在线实例,一是源码本地实例),所以两轮的读数不能直接相减当作”改进了多少”。

后续调整

  • 什么信号会改变判断:如果后续复核中出现”判分器复跑与平台结果连续多轮完全一致、且负控用例全部按预期失败”的记录,我会把”判分器必须每轮独立复跑”降级为”抽样复跑”;只要出现一次层间不一致,就回到每轮全量复跑。判据以真实跑测记录为准,不以印象为准。
  • 下一步打算改的:把复核环境固定成可复现的同一条路径(同一份配置、同一批负控用例),让两轮读数之间有可比口径,然后再谈”改进了多少”。