<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LLM评测 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/llm%E8%AF%84%E6%B5%8B/</link><description>Recent content in LLM评测 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 06 Jul 2026 14:02:43 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/llm%E8%AF%84%E6%B5%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLM-as-a-Judge：用大模型评测大模型的方法、偏差与校准</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-06-llm-as-judge/</link><pubDate>Mon, 06 Jul 2026 14:02:43 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-06-llm-as-judge/</guid><description>&lt;p>评估大模型应用的输出质量，最可靠的方式是人工评审，但人工评审成本高、速度慢、难以规模化，而且不同评审者之间的标准也不一致。对于摘要、对话、写作这类开放式任务，又很难用简单的规则自动打分。&lt;strong>于是，用一个大模型来评判另一个模型的输出，即“LLM-as-a-Judge”，成为业界广泛使用的方法。&lt;/strong> 它高效、可扩展，但并不完美，需要了解其中的偏差并进行校准。&lt;/p></description></item></channel></rss>