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创宇后天聚焦于大语言模型的全生命周期质量保障与效能提升，为LLM提供备案前的权威
安全评估、满足常态化监管要求的合规性评测，以及涵盖性能、能力与伦理的综合性测评。
基于诊断结果，为客户定制模型优化策略与数据解决方案，包括专业的数据策略咨询与定
制化数据集开发。
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如遇公众号或视频号
认证问题：
800184137
企业微信
邮箱
cyht@knownsec.com
公众号
服务场景
服务优势
建立数据质量综合保障体系
多样性 覆盖广泛领域与场景，确保数据
构成多元化，削弱偏见、提升泛
化能力。
准确性与一致性 确保客观事实精确、逻辑严密，
保障模型输出的可靠与可信。
信息广度与密度 兼具知识的横向覆盖与纵向深
度，支撑模型认知与专业能力。
安全与合规性
严格遵循法规与社会主义核心价
值观，建立过滤机制，确保内容
无害。
紧密对齐业务目标
评测与算法高效闭环
评测结果驱动算法进行精准迭代，形成
持续优化的闭环。
持续优化的闭环。
评测
算法
优化
算法的卓越表现印证评测体系的有效
性，评测持续拓展模型能力边界。
性，评测持续拓展模型能力边界。
算法验证
价值反馈
能力提升
遵循标准
- 标准名称人工智能大模型第2部分：评测指标与方法标准编号GB/T 45288.2-2025
- 标准状态现行发布日期/实施日期 2025年2月28日
- 归口部门全国信息技术标准化技术委员会 (SAC/TC 28)
- 核心要点
- 评测指标全面 涵盖理解与生成能力等140项具体指标，全面评估文本、图像、语音等多类任务
- 评测体系分级 采用基础与增强能力的分级体系，精准定位模型真实水平
- 适用对象广泛 为模型开发者、服务商及最终用户建立统一的评估基准
- 标准名称网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求标准编号GB/T 45654-2025
- 标准状态已发布 / 即将实施发布日期 2025年4月25日实施日期 2025年11月1日
- 归口部门全国信息技术标准化技术委员会 (SAC/TC 28)
- 核心要点
- 训练数据安全确保数据来源合法、质量可靠，并进行有效清洗过滤，从源头保障安全
- 模型安全合规要求模型具备内容过滤能力，不生成违法信息，并能防治偏见与歧视
- 安全运营管理建立内容审核、日志溯源与应急响应机制，确保服务全流程安全可控
评测方式
数据集下载
提供高标准构建的评测数据集，支持下载与
内部自行评测，赋能团队实现高效的模型闭
环验证。
查看数据集
自动化评测
提供托管式自动化评测服务，通过“数据集
下载 - API评测- AI打分-量化报告”的方式高
效执行标准化任务，加速迭代进程。
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人工评测
基于专家设计的精细化评测维度，依托评测
团队，可选用API对接或人工直评的方式，对
模型输出进行全面精准的多维度评估。
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创宇后天致力于引领大型语言模型迈向更高的智能境界
通过前沿的评测与优化，推动AI实现可信、可控、可进化的智能跃迁。
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