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B-CARE 框架提出：盲评证据为立场分类错误排序
研究者提出 B-CARE，一个预测盲的框架，仅凭目标与文本让固定 LLM 验证器为所有候选立场标签打有序证据分，再对比最强替代类证据与预测类证据构建风险分，可跨多个基座模型复用。在四个立场基准、三个异构 LLM 共 5206 条样本上平均 AUROC 0.735，最高风险 20% 预测中捕获 41…
arXiv NLP11 天前
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研究者提出 B-CARE，一个预测盲的框架，仅凭目标与文本让固定 LLM 验证器为所有候选立场标签打有序证据分，再对比最强替代类证据与预测类证据构建风险分，可跨多个基座模型复用。在四个立场基准、三个异构 LLM 共 5206 条样本上平均 AUROC 0.735，最高风险 20% 预测中捕获 41…