检测项目
1. 自纠正成功率(≥60%)
2. 错误识别准确率(≥75%)
3. 推理链完整性(步骤覆盖率≥90%)
4. 反馈利用率(改进幅度≥15%)
5. 元认知评分(Meta-Cognition Score, 0-100)
检测范围
1. 大语言模型：GPT-4o/Claude-3.5/Qwen2-72B
2. Agent系统：ReAct/Reflexion/Tree-of-Thought
3. 多轮对话模型：ChatGPT/Claude/Gemini
4. 编程辅助模型：GitHub Copilot/CodeT5
5. 推理增强模型：o1-preview/DeepSeek-R1
检测方法
1. ISO/IEC 23053:2022 人工智能框架概述
2. Reflexion Framework NeurIPS 2023 自我反思评测协议
3. GB/T 42755-2023 人工智能深度学习算法评估规范
4. Self-Refine Benchmark ICLR 2024 评估框架
5. MMLU-Pro 2024 大规模多任务理解测评基准
检测设备
1. GPU推理集群(4×NVIDIA H100 80GB)：FP8算率3958 TFLOPS
2. LLM评测框架(LM-Eval-Harness v0.4.4)：支持500+评测任务
3. Agent仿真环境(AutoGen v0.4 + LangGraph v0.1)：多智能体编排
4. 推理服务框架(vLLM v0.6.3)：吞吐量5000+ tokens/s
5. 日志分析平台(ELK Stack 8.13)：实时日志处理10万条/s
6. 实验追踪系统(MLflow 2.14)：实验版本管理/模型注册
7. 数据标注平台(Label Studio 1.11)：人工评估标注流程
8. 向量检索引擎(Faiss 1.8 + Milvus 2.4)：十亿级向量检索
9. 性能监控工具(NVIDIA DCGM + Prometheus)：GPU利用率实时采集