写好人工智能评估结果的关键是以结构化证据支撑可决策结论，核心包括清晰的执行摘要、透明的数据与方法、分层指标矩阵、严谨实验与显著性、深入错误分析与解释、完善合规与风险登记以及明确的行动计划与里程碑。建议采用“结果+证据+影响+风险+行动”的写作框架，同时覆盖效果、效率、公平、安全与鲁棒性，配合A/B试验与可复现流程，确保评估既可信又能推动上线与业务价值落地。

评估大模型的好坏应以场景适配的综合最优为准：围绕能力、可靠性、安全合规、效率成本与可控性建立统一指标体系，覆盖多语言与多模态基准；采用自动化评测、人工评审与LLM裁判的组合，辅以在线A/B与灰度发布验证真实价值；在NIST与Gartner框架指导下构建风险治理与审计闭环，以事实一致性、幻觉率、合规拦截率和单位成本等KPI落地，选择在目标任务上稳定、可控且成本可接受的模型。

本文给出大模型数据准备的可操作闭环：以业务目标和模型类型为锚，建立数据地图，优先用自有数据并合规引入公共与合成数据；严格执行清洗、去重与规范化，结合监督微调与偏好标注提升可用性；以元数据与血缘为核心推进数据治理与隐私合规，构建覆盖正确性、有益性与安全性的评估体系，驱动持续迭代与回流；在工程上以版本化与缓存优化降低成本。核心原则是数据质量优先、合规先行与评估驱动。

本文提出适用于大模型应用的分层测试方法：以明确目标与评价维度为基础，离线与在线评估双轨结合，组件级与场景级同时覆盖，通过LLM-as-judge与人审协同、黄金集与合成集混合、A/B与灰度闭环、红队与策略防护常态化，形成可复用、可回归的测试体系；并针对RAG、对话与内容生成给出专项指标与工程化落地实践，强调版本化、监控与合规治理，帮助团队在保证正确性、忠实度、安全与成本的前提下稳定迭代与规模化上线。