ground truth
可以先理解为:通过独立核对抵达的事实基准
它是你回头核对时能站住的那块地。
关键结构图
当前相关远处弱强
中心节点写「ground truth」,周围连接 Grounding、source-of-truth loop、Not observed is not absent,用细线表示相邻路径和调用方向。
What
ground truth 是事实核验中的基准:它来自独立来源、原始证据或可靠记录,用来判断 AI 输出是否成立。
When
当你需要把 AI 输出从“看起来完成”推进到可验证、可复查的状态时,可以用「ground truth」命名这块砖,再连接相邻概念继续判断。
How
这块砖是 public source pass 的底层概念:没有事实基准,就无法区分生成、推断和真实依据。
Examples
在验收一个 Agent 或 AI 功能是否真的可交付时,你可以用「ground truth」标记其中最需要被看见的结构,再检查它提供了什么证据、边界或行动方向。
在整理「AI 评估」主题时,把「ground truth」和「Grounding」放在同一路径里,可以帮助读者从单点概念走向可复用的判断框架。
来源
类型:评估实践 / 方法整理
事实线:这张卡把「ground truth」整理为概念提炼: ground truth 是事实核验中的基准:它来自独立来源、原始证据或可靠记录,用来判断 AI 输出是否成立。
依据:1000 Bricks 本地砖块库的概念定义、相邻砖块关系和AI 评估、质量验证和交付验收讨论。
边界:适用于「AI 评估、验证门、回归检查和质量证据」主题下的理解、复盘和设计判断;不等于行业统一标准或对所有场景都成立的结论。
常见误读:不要把它当作某篇材料的原文摘要,也不要因为概念名清晰就忽略具体情境和验证证据。