本文探讨了多种基于人工智能的运动质量评估（AQA）方法，包括可解释的Rubric-Informed Segmentation模型和不确定性感知评分模型（USDL）。研究表明，这些方法在运动表现评估中优于传统模型，增强了裁判的信任度，并提供了更可靠的评分依据。同时，多任务学习和半监督方法显著提高了评估准确性，推动了AI生成视频中动作质量评估的发展。