AI基准测试是衡量机器学习模型、深度学习框架及算法性能的关键工具。通过标准化测试集和指标，开发者能够客观对比不同技术方案的优劣。以下为常见测试维度与案例：
核心评估指标 📊
- 准确率（Accuracy）：预测结果与实际标签的匹配度
- F1分数（F1 Score）：精确率与召回率的调和平均
- 推理速度（Inference Speed）：单位时间内处理请求的效率
- 资源占用（Resource Usage）：内存、GPU利用率等硬件需求
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主流模型对比 🤖
| 模型 | 类型 | 优势 |
|---|---|---|
| BERT | 预训练语言模型 | 强大的自然语言理解能力 |
| GPT-3 | 生成式模型 | 极高的文本生成质量 |
| ResNet | 图像识别模型 | 高精度的图像分类表现 |