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研究:Arena-Hard 用 GPT-4.1 评审,指令微调可致 28% 判定翻转
研究者用 500 条 Arena-Hard v2.0 提示、固定两个模型答案,以 GPT-4.1 为评审测试八种指令组合。默认设置重跑仅使总分变动约 1 分,却有 21.2% 提示的胜负平结果改变;某些指令改动使结果变化比例再增 28.2 个百分点,而总分几乎不动。作者建议重复运行并同时报告总分与…
arXiv NLP10 天前
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研究者用 500 条 Arena-Hard v2.0 提示、固定两个模型答案,以 GPT-4.1 为评审测试八种指令组合。默认设置重跑仅使总分变动约 1 分,却有 21.2% 提示的胜负平结果改变;某些指令改动使结果变化比例再增 28.2 个百分点,而总分几乎不动。作者建议重复运行并同时报告总分与…
研究者提出 PersEvalBench,测试 LLM 评测者能否识别用户历史信息使用是否恰当,包含 403 个多轮场景与九类受控错误。结果显示五款 LLM 评测者识别能力有限,欠个性化错误上人类识别率 94.4%,最强评测者仅 63.9%,且常将错误方向弄反。
论文指出 LLM 生成 GPU 内核的基准测试仅用少量随机输入和宽松浮点容差判定正确性,却直接影响排行榜与强化学习奖励。作者引入变异分析作为测试充分性度量,向 188 个 KernelBench 问题的 CUDA 实现注入 10303 个可编译故障。结果显示官方检查确定性漏检六分之一故障,精度类故…