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我們連結模型行為、資料品質及評估方法的研究。先了解系統可能在甚麼條件下失效，再探討甚麼證據能揭示這些問題。

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我們探討的問題

模型穩健性

模型何時變得不可靠？

研究環境改變如何揭示整體分數未能反映的失效情況。

相關研究

資料品質

資料遺漏了甚麼？

檢視缺少的樣本、不一致的記錄，以及資料與模型行為之間的關係。

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評估與保證

甚麼證據能支持部署決策？

連結測試準則、觀察結果和風險記錄，讓決策依據可供檢視。

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實驗室筆記

AI 評估領域的原創觀察，以及註明來源的閱讀記錄。

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