谷歌AI推出Stax评估工具：重塑大型语言模型性能测试标准

谷歌AI近期正式推出实验性评估工具Stax，旨在为开发者提供基于自定义标准的大型语言模型（LLMs）性能评估解决方案。该工具的发布填补了当前LLM评估领域缺乏灵活性和针对性的技术空白。

与传统软件测试不同，LLMs作为概率系统存在输出不稳定的特性，这使得评估工作面临一致性和可重复性的挑战。Stax通过结构化方法解决了这一难题，其核心功能包括：

快速比较（Quick Comparison）功能允许开发者并排测试不同模型对多种提示词的响应差异。该功能显著降低了提示词设计和模型选择的试错成本，使开发者能够直观比较模型输出质量。
项目与数据集（Projects and Datasets）模块支持创建结构化测试环境。开发者可构建符合特定领域需求的测试集，并在大规模样本中应用统一评估标准，确保测试结果既具备可重复性，又能反映真实应用场景下的模型表现。
评估器系统同时支持自定义和预构建两种模式。开发者可根据实际业务需求设计评估指标，或直接调用预置评估器进行通用性测试。这种灵活性使评估结果更能准确反映模型在特定领域的适用性。

技术专家指出，Stax的推出恰逢欧盟AI法案草案强调AI系统评估重要性的政策窗口期。该工具不仅为开发者提供了实用评估框架，其设计理念也与行业对模型安全性和可靠性的日益重视相契合。

目前Stax已开放访问，开发者可通过官方平台体验其核心功能。谷歌AI表示将持续优化工具性能，未来计划增加更多预置评估模板和协作功能。该工具的长期发展目标是为LLM评估建立行业标准，推动人工智能技术向更可靠、更可控的方向发展。