关于 Rubrex

离工作很近。对此负责。

Rubrex 是一家专业的人工智能评估和工程公司。我们定义评估标准，检查真实的失败案例，进行比较，并移交您的团队可以继续使用的工件。

我们团队的经验包括人工智能培训和评估、人工智能产品开发以及运行这些产品的基础设施。我们与人工智能产品团队和工程领导者合作，他们需要为下一步决策提供更清晰的基础。

我们如何工作

每次约定都以书面范围和报价开始。我们在工作开始前就系统访问、工具、数据处理和预期交付成果达成一致。 AI 可靠性冲刺是我们重点关注的启动项目；生产试点和工程吊舱的范围是分开的。

01 /

定义有用的示例、锚定评分标准和审查门。在选择下一个更改之前调查失败。

您可以检查的工作

我们的内部评估：6 个配置文件、3 个评论家镜头、7 个提示修复。

02 /

围绕模型构建工作流程：结构化生成、编辑、文档交付、代理工具和评估门。

您可以检查的工作

ResumizeAI，Rubrex团队打造的端到端人工智能产品。

03 /

将产品和基础设施经验带入范围实施。在可行的情况下在现有堆栈中工作并记录团队保留的内容。

您可以检查的工作

在每个 Sprint 中定义可交付成果、工作会议和记录的交接。

我们的 AI SaaS安全审计将评估规则扩展到应用程序访问、代理边界和客户数据实践。安全工作的范围是单独的，并有书面证据和限制。

带来学科专业知识、清晰的推理和仔细的证据方法。探索评估员工作并介绍自己.

我们的 rubric-generator 案例研究描述内部工作。 ResumizeAI 是 Rubrex 团队打造的产品。这些与外部客户认可有明显区别，我们不会将测试计数或及时修复转换为未测量的准确性声明。

Rubrex 研究简报将主要来源的简明摘要与实际评估建议结合起来。除非明确说明，否则它们不是同行评审的论文、系统文献综述或 Rubrex 进行的实验报告。

当前的收藏是通过人工智能辅助研究和起草而准备的。署名将 Rubrex 标识为出版组织；它不要求独立的人类同行评审。这些文章将报告的发现、建议的方法和说明性示例分开。

我们优先考虑原创研究、官方技术文档和直接可归因的工程指导。每份简报都会记录其来源的检查时间，并确定审查是否涵盖摘要、出版记录、文档或技术文章。最近的 arXiv 论文被标记为预印本；他们的结果仍然受限于他们的研究条件。

最近的访问日期并不会使旧的研究成为新的。相关的基础材料将被保留。当内容发生有意义的变化时，文章修改日期就会发生变化，而不仅仅是为了使其显得新鲜。源检查是过时的快照，而不是持续监控。

假设场景和计算被标记为说明性的。它们不是客户结果。应根据实际系统、数据和决策要求来测试建议。公共基准测试结果并不作为对读者生产性能的预测。

将文章 URL、相关主张和支持证据发送至 evals@rubrex.ai.更正应同时更新相关权利要求、引文和文章修改日期。