据 @DeepLearningAI 称，面向生产的 RAG 系统需要在组件级与系统级实现可观测性，以同时监控系统性能与输出质量。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 据 @DeepLearningAI 称，核心评测覆盖包括延迟与吞吐量监控，以及通过人工反馈或 LLM 评审进行响应质量评估。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 据 @DeepLearningAI 称，该课程讲解如何在选择评测指标时权衡成本、自动化与准确度，从而构建有效的 RAG 评估体系。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 与课程页 https://hubs.la/Q03_lM8f0 这些评估实践对部署 AI 代理与 RAG 研究工具的加密交易团队具有直接参考意义，其中延迟、吞吐量与响应质量指标可作为生产流程的可靠性基线与成本控制信号。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199

根据 Berkeley AI Research (@berkeley_ai)，BAIR 的 Jacob Steinhardt 讨论了提高 AI 系统可靠性所面临的挑战。他在 Transluce AI 的工作专注于增强 AI 模型的透明度，这对于建立对 AI 技术和交易算法的信任至关重要。这些进展可能会影响依赖于 AI 驱动分析的交易策略。