研究：无真值筛选 LLM 评审，用于 AI 口腔卫生教练
原文标题：Screening LLM Judges Without Ground Truth: A Preliminary Evaluation of an AI Dental Hygiene Coach
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论文提出分阶段流水线，在专家评审前用输出审计、与托管评审一致性、偏差检查、决策稳健性等规则筛选候选 LLM 评审与学生模型。以 AI 口腔卫生教练为案例，两个微调小模型 Granite-4.1-8B 与 Qwen3-8B 由五个评审打分。本地 Qwen3.8-27B 与托管评审最接近，未发现评审偏袒自家模型家族；但数据为合成且未经临床验证，结论属初步。
- 问题
- 无真值情况下难以信任 LLM 评审，专家评审又慢又贵。
- 方法
- 分阶段流水线，用输出审计、与托管评审一致性、偏差检查、决策稳健性等规则先筛评审与候选模型。
- 结果
- Qwen3.8-27B 与托管评审最接近，7 项指标中 6 项无显著差异；未发现评审偏袒自家模型家族。
- 影响
- 提供一套可复用的 LLM-as-judge 筛选流程，降低评测成本；但数据为合成且未经临床验证，结论仅初步。
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