Uber的计算机视觉团队开发了一个闭环系统，以维持多模态AI代理（特别是Uber Eats）的质量。该系统解决了AI模型因生产数据变化而随时间退化的挑战。它包括持续评估、人工标注、诊断和自动调优，以确保代理保持有效和可信，防止出现AI生成的食物照片“垃圾内容”等问题。 AI
影响 这种方法为在动态生产环境中保持AI模型性能提供了一种实用的方法，这对于用户信任和产品质量至关重要。
排序理由 文章详细介绍了公司内部团队为提高AI产品质量所使用的特定技术方法和工具，而不是新产品发布或行业范围的研究。
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<h4>Here is how Uber’s computer vision team keeps multimodal agents sharp with closed-loop evals: route, enhance (pass@K), catch drift, and autotune.</h4><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/0*HrB_RS-MJwCpMPD_.gif" /><figcaption>A closed loop does not …