正文
一个开源的基准测试和评估框架，用于衡量大型语言模型在高风险环境（如医疗、政府、金融）中保持人类意图的能力，帮助研究者在部署前识别AI系统的意图偏离风险。
章节 01
本基准聚焦高风险场景下的AI意图对齐问题，是确保AI系统安全可靠的重要工具。
章节 02
随着LLM逐渐被集成到医疗、金融、政府等高风险领域，一个关键问题浮出水面：AI系统是否真正理解并保持了人类用户的原始意图？
在实际应用中，意图偏离（Intent Drift）可能导致严重后果：
章节 03
Intent Preservation Benchmark是一个开源评估框架，旨在帮助研究者确定AI系统在部署到高风险环境之前，是否忠实地保持了人类意图。该项目提供标准化的测试方法和评估指标，使开发者能够量化测量模型的意图保持能力。
章节 04
传统的AI评估往往关注模型是否正确执行了指令（Instruction Following），但意图保持（Intent Preservation）是更深层次的要求——模型不仅要执行指令，还要理解指令背后的真正目的和上下文。
举例：
在医疗、金融、法律等领域，意图偏离代价极高：
章节 05
Intent Preservation Benchmark采用多维度评估方法，从以下角度检验模型的意图理解能力：
项目特别包含临床AI安全评估标准（Clinical AI Safety Evaluation Rubric），针对医疗场景的特殊性：
章节 06
项目代码库包含以下核心组件：
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