arXiv 论文提出 Interventional Transfer 评估 LLM 生成评分标准
原文标题：Evaluating Rubric Generation with Interventional Transfer
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论文提出 Interventional Transfer 方法评估大模型生成的评分标准质量，基于「扰动使响应在一个标准上通过/失败时两个标准是否同步移动」判断相似性。在 HealthBench 案例中发现 Qwen3.8-27B、Deepseek-V4-Flash、Opus-5 生成的评分标准存在不对称性，对性能监控与爬山优化有影响。
- 问题
- 如何规模化评估 LLM 生成的评分标准质量。
- 方法
- 提出 Interventional Transfer，用扰动下两套标准是否同步移动判断相似性。
- 结果
- HealthBench 案例发现生成标准存在不对称性
- 影响
- 提示用 LLM 生成 rubric 做性能监控与爬山优化可能不可靠。
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