地址： mlbenchmarks.org/
这本书机器学习中 Benchmarks 的本质、历史及其背后的科学原理。
机器学习之所以在过去十年取得爆发式增长，本质上是得益于将复杂的科学探索转化为了受“测试集铁律”约束的标准化竞赛模式；作者不仅严谨地论证了这种评价体系如何通过模型排名的稳定性来抵御过拟合风险，更批判性地审视了在大模型时代，当基准测试面临数据污染、人类评价偏差及真实世界鲁棒性挑战时，我们该如何重塑机器学习的科学评价根基。
#How I AI#
电子书 The Emerging Science of Machine Learning Benchmarks 《机器学习基准的新兴科学》
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