本文收录各类AI生成任务中常用的评估指标，涵盖文本、图像、音频、代码、视频、3D模型等领域，并以“口语化解释 + 产品经理关注点”的双视角呈现。无论你是算法PM还是AI产品初学者，都能快速找到你想要的指标逻辑。

核心目标：让 AI 模型的行为、输出结果与人类意图、人类价值保持一致。输模型对齐是一整套从训练、数据、提示、行为控制到评估反馈的综合手段体系，目标是让模型“听得懂人话、说得像人话、守得住边界”。

出海企业谷歌SEO优化摘要（AI驱动版）：通过AI技术突破语言、文化、技术壁垒，实现海外自然流量暴涨。

通过垃圾邮件过滤器的案例，深入浅出地讲解了AI模型评估中的四个核心指标：准确率、精准率、召回率和F1分数。结合产品经理视角，分别说明了各指标在实际业务场景中的意义与权衡方式，帮助读者建立“指标选择 = 业务目标匹配”的评估思维。适合产品、运营、技术跨职能沟通时快速参考。