O Drift da Avaliação
Planejar referências, revisão calibrada e monitoramento baseado em riscos
Por
Tenten AI Research
ML Engineering
Publicado em
Atualizado
Tempo de leitura
4 min
Resumo
A qualidade da tarefa de IA pode mudar com entradas, usuários, referências, modelos, prompts e ferramentas. Disponibilidade e latência não descrevem toda mudança. Defina uma referência de trabalho aceito e compare dimensões relevantes.
O guia da Anthropic de 9 de janeiro de 2026 distingue avaliadores de código, modelos e pessoas, calibração e monitoramento complementar. Este guia propõe casos representativos, amostragem por risco, alertas e responsabilidade pela investigação. Percentual, tamanho de amostra ou calendário fixo não certificam a confiabilidade de todo sistema.
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