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“大模型能力越来(lai)越强，各类评测榜单层(ceng)出不穷，模型分数越刷越高，但大模型的能力对我们个(ge)人来(lai)说(shuo)究竟有(you)什么用，我们并不知道。”2月22日(ri)，在2025全球开发者先锋大会“浦江AI生态论坛”上，上海人工智能实验室双聘研究员、上海交通大学教授翟广涛(tao)表(biao)示，大模型终究要为(wei)人服务，当前以模型为(wei)中心的先出题、再(zai)做题、算分的评价模式面临数据(ju)泄露和性能饱和两(liang)大挑战，大模型出现(xian)“高分低能”。

为(wei)了应对这种情况，上海人工智能实验室提出了“以人为(wei)本”的评测思(si)路。上海人工智能实验室大模型开放评测平台司南正式发布“以人为(wei)本”（Human-Centric Eval）的大模型评测体系，系统评估大模型能力对人类社会的实际价值，为(wei)人工智能应用更(geng)贴近人类需求提供(gong)可量化的人本评估标注。

上海人工智能实验室提出“以人为(wei)本”的评测思(si)路。

传统大模型基准测试普遍采用结果导向的评价标准，这种评价方(fang)式虽然能够直观反映模型性能，却忽略了人类实际需求。司南团队提出的评测方(fang)案根据(ju)人类需求设计实际问题，让人与大模型协作解决，再(zai)由人类对模型的辅助能力进行主观评分，以此补充客观评价的不足，使评估更(geng)贴合人类感知。