团队协作支持评测评估 AI 系统对团队协作的辅助效果，衡量其能否促进信息共享、任务协同和决策共识。在企业团队工作中，AI 系统应打破信息壁垒，如项目管理 AI 需同步各成员进度，客服团队 AI 需共享客户互动历史。评测会对比使用 AI 前后的团队协作指标：如沟通成本、任务延误率、决策达成时间。某软件开发团队的 AI 协作工具评测中，初始工具*能记录任务进度，无法关联代码提交和测试报告，团队沟通成本占工作时间的 30%。通过整合代码仓库、测试系统数据，增加自动进度同步和风险预警功能，沟通成本降至 15%，任务延误率从 25% 降至 8%，产品迭代周期缩短 20%，团队满意度提升 40%。
泛化能力评测检验 AI 模型在未知数据或新场景中的适应能力，是衡量 AI 系统实用性的关键指标。训练好的模型往往在训练数据分布范围内表现优异，但遇到新领域、新格式数据时性能会急剧下降，即 “过拟合” 问题。例如，AI 翻译模型在新闻文本翻译上 BLEU 值达 50，但在专业法律文档（充满术语和特定句式）翻译中 BLEU 值可能跌至 30。泛化能力评测会引入跨领域、跨格式、跨场景的测试集，通过迁移学习效果指标评估。某电商推荐 AI 的泛化能力评测中，测试团队发现模型对上架超过 30 天的商品推荐准确率达 80%，但对新上架商品（冷启动商品）准确率* 45%。通过引入元学习（Meta-Learning）算法，使模型能快速学习新商品的特征规律，结合相似品类迁移推理，新商品推荐准确率提升至 65%，新品上架后的 7 天转化率提高 35%，有效解决了传统推荐系统的 “冷启动” 难题。
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