在当今快速发展的人工智能领域中，许多公司和研究机构都在竭力开发各种AI模型来解决现实世界中的复杂问题。然而，随着这些模型的不断进步和应用，我们也面临着一个严峻的挑战：评估缺口。
评估缺口是指我们无法有效地评估和验证AI模型的输出是否准确和可信。尽管我们可以使用各种指标和技术来评估模型的性能，但在实际应用中，人工审核仍然是不可或缺的一环。
为了解决这一问题，我们需要设计可扩展的人工审核系统，以帮助验证和完善AI模型的输出。这意味着我们需要结合人类专家的知识和判断力来验证模型的决策，并制定相应的审核机制和流程。
通过不断优化和改进人工审核系统，我们可以填补评估缺口，确保AI模型的输出符合实际需求和标准。只有这样，我们才能真正发挥人工智能的潜力，为社会带来更多的创新和进步。【https://tonyalicea.dev/blog/the-evaluability-gap/】
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