研究
拓展智能的能力边界。
探索 AI 能力与安全边界，推动前沿研究走向实际应用。
研究评估框架研究议题
01 走出演示，系统表现如何？+
引入不同任务，分析失败案例，并记录每次比较的具体条件。图中呈现的是研究思路，不代表实际性能测试结果。
02 研究结果能否被检验？+
与结果一同保留评估标准、前提假设和适用边界，让有价值的观察能够被质疑、检验与复现。
面向真实情境的推理
信息不完整时，系统如何规划任务、使用证据，并及时修正判断？
让评估真正指导研发
哪些任务、失败案例与对比方法，能够揭示真正有价值的改进？
从设计之初考虑安全
在部署之前，如何把不确定性、监督机制与能力边界纳入系统设计？