摘要
本发明提供一种基于元评估反馈的评估模型优化及动态校准方法,属于人工智能模型评估领域,本发明通过主评估模型与元评估模型的协同运作,结合动态知识图谱和强化学习框架,构建了具备实时反馈优化能力的评估体系。主评估模型负责执行原始答案匹配任务,而元评估模型通过方差分析、语义对齐和对抗验证实现误差校正与逻辑优化,双模型通过对抗训练形成互验机制,利用生成对抗网络注入动态扰动以提升系统鲁棒性。显著提升了评估系统在模型迭代和知识扩展场景下的自适应能力,为人工智能模型的持续优化提供了可靠评估基准。
技术关键词
动态知识图谱
强化学习框架
动态校准方法
答案
阈值机制
生成对抗网络
误差校正
人工智能模型
评估系统
提升系统
行业特征
高频特征
时效性
鲁棒性评估
校验特征
掩码技术
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动态知识图谱
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