Cartesia 科普：语音 AI 评估为何该看精确率与召回率而非准确率
以 RAG 检索 top_k 取舍为例讲解 precision/recall 权衡：top-3 高精确低召回、top-50 高召回低噪声风险，指出模型可以靠什么都不做拿到 90% 准确率，因此语音 AI 评估需要更诚实的指标。
#质量监控
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海外技术动态精选评分5656 BlogGeek 观点：换协议救不了通话质量，可观测性才可以
Tsahi 以客户案例论证 WebRTC 与 SIP 的媒体质量上限相当（都走 RTP/SRTP），质量问题常被误判为协议问题；他主张在改架构前先用 getStats() 做客户端侧全量采集，因为服务端指标“只能看到一半故事”，有观测后定位问题可从数天缩短到数分钟，并明确反对在数据不足时切换 SFU、盲目上 AV1 或追逐 MoQ。
推荐理由：对“换栈解决问题”倾向的纠偏，强调客户端可观测性优先于架构决策。