模型评估

用完整参考视频计算处理后逐帧VMAF并与关键画面比较，附时间、内容及输出验收。

用神经视频编码器比较实际码流大小与重建质量，区分估计和编码，附时间、内容及输出验收。

对自有视频抽帧比较相似序列，输出候选而不自动删文件，附时间、内容及输出验收。

用生成图检测器筛查已知来源图片并验证误判，不当作鉴定结论，附输出核对与失败边界。

对同类授权照片获取评分分布，辅助筛选并与人工偏好核对，附输出核对与失败边界。

对同一录音的处理前后做无参考质量评分并结合盲听，同时核对输入与输出边界。

为短句录音获取词与音素发音反馈并区分分数维度，同时核对输入与输出边界。

读取授权人像表情系数并核对眨眼/嘴部动作，避免把系数当心理情绪，保留生成与测量边界。

将授权相机陷阱图像分为空帧与动物候选并人工核对检测框，明确模型或服务的适用边界。

用自有叶片照片提交植物识别请求，核对器官类型、候选学名与不确定性，明确模型或服务的适用边界。