待验证50% 置信事实精确时间
研究团队在共享测试集上评测了有监督信息抽取模型、零样本大语言模型和经过微调的基于LLM的抽取方法三类主流方案
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证评估与合成数据生成、模型蒸馏等场景高度重叠，团队用大模型批量生成测试用例和评估数据集也属于非终端用户的Token开销71% 相似待验证三种自动化评测方案为代码断言、底层环境校验、LLM大模型裁判，可信度依次递减71% 相似待验证对抗性采样应专门收集模型置信度低、用户反馈负面或触发兜底策略的困难样本，这些样本对评估模型鲁棒性至关重要71% 相似待验证研究团队在专有模型和开源权重模型上使用多种智能体框架进行了广泛评测，最先进模型如GLM-5.2、Claude-Sonnet-4.6等表现仅过半70% 相似待验证研究团队使用LLM作为裁判，对每个主成分找出最强和最弱激活样本，评估是否暗示可迁移的欺骗方向并打分，选取得分最高的主成分子集训练探针70% 相似
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