arXiv 人工智能· Xiaofan Wu, Xi Zeng, Miaoxia Chen, Peishan Chen, Shuyan Li, Chen Wang, Jiyun Yao, Hanyong Zhong, Jiahao Zhu·· 7 小时前AI 评分39
如何构建真正衡量审美鉴赏力的评测基准 TasteBench
How to Build a Benchmark That Actually Measures Taste
AI 导读
研究人员推出成对好坏评测基准 TasteBench 及对照协议,涵盖视觉、品牌、图书和科技领域,旨在衡量模型对工艺水准的鉴赏力而非应试技巧。首轮 250 对样本的试点测试发现位置偏置、文件名词汇泄漏和难度天花板三项有效性威胁,导致常选 A 策略和文件名线索得分分别虚高至 0.956 和 0.912。团队开源了参考评测框架与位置随机化工具,成功将位置倾斜修正至约 0.5。
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