上一篇文章分析了AI产品经理做好评测的重要性，并以本人所在的AI+医疗场景为例，示例了评估标准的构建以及测评了相关大模型在此任务上的能力。

斯坦福大学、UC伯克利、MIT等机构联合发布研究论文《Solving Inequality Proofs with Large Language Models》，首次系统评估了 29个顶级大模型在奥数级不等式证明任务上的能力。 它的确是得到了正确的左边的式子小于右边的式子，但是正确的结论是通过代入特殊值a=b=c=1和a=1, b=4, c=16的方法得到的，这种方法显然是不严谨的。

大型语言模型（LLM）正在突破传统角色，逐步承担起评估与判断的重任。这种“LLM-as-a-Judge”的模式，让 AI 模型能够审查其他语言模型的输出，成为强化学习、基准测试和系统对齐的重要工具。

听众 Hongyi 对名词 “referee、umpire、judge、official” 的用法感到困惑。在谈论体育运动的语境中，这四个 “裁判员” 似乎做着同样的工作，但为什么他们却有不同的名字呢？本集节目将通过介绍不同的体育运动项目来讲解这四个近义词之间的区别。 欢迎你加入并 ...