AI 下半场：聊透 Benchmark 与 Evaluation | 对谈前 Kimi 产品经理丁丁

本期播客邀请了前 Kimi 产品经理丁丁，探讨了 AI 模型的上下半场问题，以及如何定义和评估模型的性能。讨论了当前模型评估标准（Benchmark）与实际业务需求之间的差距，强调了产品经理思维在模型研究中的重要性。丁丁认为，AI 上半场主要集中在提升基础模型能力和挖掘 pre-train 潜力，而下半场则应更关注实际产品体验和效用。 此外，还讨论了数据对于模型进展的重要性，以及如何挑选高质量的用户数据来提升模型智能。 丁丁分享了在 Kimi 工作期间对模型评估和 Benchmark 的认知，并强调了 Evaluation 对于模型表现和产品最终表现的重要性。