arXiv · cs.CL· Kakei Yamamoto·· 14 天前AI 评分51
PRISM：用反事实探针校准黑盒 LLM 评审的评分偏差
PRISM: Calibrating Black-Box Judges with Counterfactual Probes
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Kakei Yamamoto
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.18389v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
arXiv 论文提出 PRISM，通过保持被评内容不变、探查强调或弱化属性时的评分变化，来修正 LLM 评审的隐性评分偏差。方法将探针响应表示为代理 Jacobian，用 Ridge 回归学习对基线分数的校正，无需评分细则；在 SummEval 和 HANNA 的 Jev 与 Sol 对比中，校准后与人类排序的一致性显著提升，且与基于 rubric 的方法相当。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org