Google AI Studio推出新功能，帮助开发者更高效地探索、调试和共享模型日志。通过分析用户交互数据，团队可以发现模型表现不佳或出色的具体案例，进而构建可复现的性能基准，持续优化产品与模型表现。 用户可将日志导出为CSV或JSONL格式的数据集，用于离线测试与评估。这些数据集可用于提示词优化、性能监控等场景。例如，结合Gemini批量API，可对长期积累的数据集进行批量评估，验证模型选型或应用逻辑变更的效果，确保上线前的稳定性与可靠性。 此外，开发者还可选择将特定数据集分享给Google，反馈其在实际应用中的端到端模型行为。这些共享数据将用于改进Google的产品与服务，包括模型训练与功能优化，推动AI技术持续进步。通过这一闭环机制，开发者不仅能提升自身产品体验，也参与了更广泛AI能力的演进。