图灵奖得主陶哲轩指出，AI在追求显性科研目标时可能无意中牺牲了人类重视的隐性价值，这为AI应用敲响了警钟。为应对这一挑战，香港大学马毅团队提出了GAUSS框架，旨在通过多维度评估AI的数学认知技能，超越单一结果判定，以期引导AI系统更好地与人类价值观对齐，推动更具深度的科学发现与协作。

由Inclusion AI和蚂蚁集团提出的“Inclusion Arena”开创了LLM生产环境评估的新范式，旨在弥补实验室基准测试的不足。这一创新不仅将模型评估从理论推向实践，更深度整合了伦理与安全考量，预示着企业级AI部署将更加注重真实世界性能与可信度，从而重塑产业格局，加速AI的负责任落地与普惠发展。

LangChain的Align Evals通过引入“Prompt级校准”技术，旨在解决大模型应用评估中客观性与人类偏好之间的信任难题。这项创新允许企业对评估模型进行精细化调整，确保评估结果与人类判断高度一致，从而加速企业级AI的可信赖部署。它预示着AI评估将从经验驱动转向数据驱动与人类偏好对齐的新范式，对推动负责任AI和Agent智能体的成熟至关重要。

全球首个科研LLM竞技场SciArena的上线，标志着大模型在科学文献任务中的真实能力评估进入新阶段，OpenAI o3暂居榜首。该平台以专家众包、双盲对决机制揭示了AI理解人类科研偏好的局限性，预示着未来AI与科学发现将走向更深层的人机协同与垂直专业化。