待验证50% 置信事实精确时间
LLM-as-Judge由Zheng et al.在MT-Bench论文中系统验证
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/24
首次发现
来源
提示词自动迭代新思路：会自省、会止损的 /loop 编译器模式
redditr/learnmachinelearning2026/7/9
相关事实
已验证Zheng et al.（2023）在MT-Bench和Chatbot Arena的研究中系统化提出了LLM-as-a-Judge方法81% 相似已验证2023年底陶哲轩与合作者利用Lean和LLM辅助证明了多项式Freiman-Ruzsa猜想的一个重要特例53% 相似待验证Nguyen和Stehlé证明只要浮点精度满足与维度相关的下界（约O(n)位浮点尾数精度），就能保证LLL算法每一步判断正确51% 相似待验证残差连接（ResNet）由中国学者何恺明提出，数学表达为 H(x) = F(x) + x51% 相似待验证该收敛性分析理论工作由MIT数学系CLE Moore讲师Zhengzhang Lin与北京大学助理教授Zhengyu及Zhaoyang Huang合作完成50% 相似
引用此条事实
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