原理、任务与模型选择 15%
等级依据 · L2
冻结候选与规则、LLM、学习排序的比较说明了任务约束和替代方案。
下一等级所缺证据: 缺少已完成模型对比与误差实验，不能达到 L3。
- L1解释任务目标与模型限制
- L2用任务案例说明模型选择及替代方案
- L3结合实验结果分析机制与选择的适用边界
- L4在多任务中复核模型选择规则及反例
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Rubric · 1.0.0
模型理解与微调 · 评估说明
AI 辅助初评，待人工复核
仅评估现有公开材料所支持的表现，不代表完整职业能力或行业排名。
- 暂定总分
- 待评估
- 证据覆盖率
- 60%
材料截止日期: 2026-09-01
总分 = Σ（权重 × 等级 ÷ 4）。任一项缺证据时不发布总分；覆盖率不计入能力分。
L0 表示材料明确显示未达到 L1；缺少材料记为待评估，不等于零分。
训练或适配实现 25%
等级依据 · 待评估
职业案例提到 LoRA，但没有站内训练配置或运行制品可检查。
下一等级所缺证据: 补充适配代码、配置、数据划分和实际运行记录。
- L1解释训练与适配步骤
- L2提供本人实现的适配代码、配置及运行记录
- L3完成版本化训练、验证和部署衔接
- L4适配流程被独立复现或实际复用
基线、消融、误差分析 25%
等级依据 · L1
文章解释冻结集和评分原则，实际排序改进仍列为后续实验。
下一等级所缺证据: 补充同数据基线结果和错误样例以支持 L2。
- L1定义指标与数据划分原则
- L2提供固定数据上的基线和错误样例
- L3同条件消融、重复测量并解释偏差与不确定性
- L4独立复核实验，并在新数据上验证边界
效果与资源约束 20%
等级依据 · L1
说明同步服务、私有数据和部署边界，但没有模型级资源对比。
下一等级所缺证据: 提供具体模型资源配置、测量和质量取舍。
- L1识别质量、延迟与资源约束
- L2记录具体任务的资源配置与质量取舍
- L3在目标负载下验证质量、成本和失效条件
- L4提供跨场景复用及持续运行的验证记录
配置、数据说明及复现 15%
等级依据 · 待评估
模型训练输入与流程未形成可审核的公开材料。
下一等级所缺证据: 提供脱敏训练说明及可公开样例，不要求披露私有数据。
- L1说明训练输入、输出和局限
- L2提供配置、数据说明与执行步骤
- L3提供固定版本、样例与可执行复现脚本
- L4有独立复现报告和差异解释
代表证据
多模态平台：语音适配职责 →
我的负责范围
材料类型: 作者陈述
依据案例中列出的本人职责；不推断团队整体成果均由本人完成。
验证限制: 作者脱敏陈述；未检查生产数据、外部代码仓库或独立复核。
review-2026-09-01
标题本地化：冻结候选与评估 →
从生成到评估的完整流程
材料类型: 作者陈述
评审站内文章及其展示的代码、图示或记录；没有执行外部项目。
验证限制: 材料由作者提供，未独立复现；截图与代码片段不证明生产效果或持续运行。
review-2026-09-01
标题本地化：研究边界 →
正在建立的研究边界
材料类型: 作者陈述
评审站内文章及其展示的代码、图示或记录；没有执行外部项目。
验证限制: 材料由作者提供，未独立复现；截图与代码片段不证明生产效果或持续运行。
review-2026-09-01