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基础支撑
DT Bench
模型评测
🎯 DT Bench — 统一的地震学 AI 模型评测平台
产品定义
DT Bench 面向地震学 AI 模型提供统一评测能力，可在不同数据集、不同模型与统一指标体系下开展标准化比较。它不仅服务科研模型对比，也适合业务建设中的模型选型、上线前验证、供应验收和版本迭代评估。
❓ 为什么需要它
| 痛点 | 解决方案 |
|---|---|
| 评测标准不统一，结果难以公平比较 | 统一评测指标体系 |
| 换地区、换台网、换噪声环境后效果不透明 | 多数据集交叉评测 |
| 数据处理和指标不同，复现成本高 | 标准化评测流程 |
| 项目决策与建设评估需要更客观、可核查的量化依据 | 可复现结果输出 |
🔄 统一评测能力
- 多模型统一接入
- 多数据集交叉评测
- 标准化评测流程
- 可复现结果输出
💡 框架价值
不同模型、不同数据集和统一指标输出纳入同一体系，有助于从"各说各好"转向**“同标准比较、同流程验证”**。既适合科研模型横向比较，也适合业务部署前验证、供应商模型验收和效果汇报。
🎯 典型应用场景
01 模型选型
在本地区、本台网和本类数据条件下开展横向比较，识别真正适合业务使用的模型。
02 部署验收
统一验证供应模型或自研模型效果，为项目上线前测试、阶段验收和效果核查提供客观依据。
03 持续优化
持续跟踪不同版本模型表现，识别在弱震、低信噪比、跨区域场景中的短板。
🔑 核心关键词
统一标准 · 公平比较 · 跨区验证 · 结果复现 · 模型选型 · 部署验收
💬 平台意义：把效果判断从"凭经验"变成"有基线、有证据、可复核"。