检测项目
1. 对数似然值(LL≥-1000 nats)
2. 采样吞吐率(≥1000样本/秒)
3. 雅可比矩阵条件数(≤10⁶)
4. 可逆性重建误差(MSE≤10⁻⁵)
5. 分布拟合KS统计量(p≥0.05)
检测范围
1. RealNVP耦合层流模型：64维数据
2. Glow可逆1x1卷积模型：256x256分辨率
3. MAF自回归流模型：条件生成
4. NSF神经样条流模型：样条阶数5
5. 连续标准化流CNF：ODE求解器
检测方法
1. GB/T 42018-2022 人工智能 服务能力评估
2. ISO/IEC 23894-2023 人工智能风险管理
3. GB/T 25000.51-2016 系统与软件质量要求和评价
4. ISO/IEC 25023-2016 系统与软件质量度量测试
5. GB/T 42755-2023 人工智能 面向机器学习
检测设备
1. GPU计算服务器(Dell PowerEdge R750xa)：4×NVIDIA A100 80GB
2. AI推理加速卡(NVIDIA H100)：700W SXM5
3. 高性能工作站(Lenovo P920)：Xeon Platinum 512GB
4. 网络分析仪(Keysight N9042B)：2Hz-50GHz
5. 逻辑分析仪(Keysight 16860A)：34通道
6. 数据采集卡(NI PXIe-4499)：24bit 204.8kS/s
7. 精密时间计数器(SRS SR620)：25ps分辨率
8. 不间断电源(APC SRT8000XLI)：8kVA
9. 温湿度试验箱(Espec SH-642)：-40~150℃
10. 服务器负载测试仪(Spirent TestCenter C50)：10GbE