AI生成内容质量深度评估需“事实+逻辑+表达”三维把关，避免表面流畅的错误输出。事实准确性测试需交叉验证，用数据库（如百科、行业报告）比对AI生成的知识点（如历史事件时间、科学原理描述），统计事实错误率（如数据错误、概念混淆）；逻辑严谨性评估需检测推理链条，对议论文、分析报告类内容，检查论点与论据的关联性（如是否存在“前提不支持结论”的逻辑断层）、论证是否存在循环或矛盾。表达质量需超越“语法正确”，评估风格一致性（如指定“正式报告”风格是否贯穿全文）、情感适配度（如悼念场景的语气是否恰当）、专业术语使用准确性（如法律文书中的术语规范性），确保内容质量与应用场景匹配。
AI紧急场景响应测评需“时效+精细”双达标，保障关键应用可靠性。医疗急救场景测试需模拟“生死时速”，评估AI辅助诊断的响应时间（如胸痛症状的影像分析耗时）、危急值识别准确率（如脑出血的早期预警灵敏度）、指导建议实用性（如心肺复苏步骤的语音指导清晰度）；公共安全场景测试需验证快速处置能力，如AI在火灾报警中的烟雾识别速度、在地震预警中的震感分析及时性、在crowdcontrol中的异常行为识别准确率，评估决策建议是否符合应急规范（如疏散路线规划的合理性）。容错机制评估需检查极端条件表现，如网络中断时的本地应急响应能力、输入数据不全时的保守决策倾向（如无法确诊时是否建议人工介入）。
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