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VoirDire：反事实校准提升 LLM 评审聚合可靠性
论文提出 VoirDire，一种面向 LLM-as-a-judge 评审面板的干预校准聚合方法。它通过受控干预改变表层属性，识别并削弱评审对冗长、格式等干扰因素的敏感方向，再据此选择聚合权重。在 12 个数据集上，连续评分任务 MAE 最多降低 26.8%，二分类与偏好任务准确率最多提升 5.3 …
arXiv cs.LG10 小时前
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论文提出 VoirDire，一种面向 LLM-as-a-judge 评审面板的干预校准聚合方法。它通过受控干预改变表层属性，识别并削弱评审对冗长、格式等干扰因素的敏感方向，再据此选择聚合权重。在 12 个数据集上，连续评分任务 MAE 最多降低 26.8%，二分类与偏好任务准确率最多提升 5.3 …