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JuryFlow：基于分歧引导的人机协同多智能体评估框架
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AI 综述
2026-10-01，arXiv 发表 Human-Computer Interaction 论文，提出 JuryFlow 框架。该框架把多法官对原子主张的分歧构建为分歧图，通过熵排序自动选择焦点主张进行最小干预重评，并将修正沿图传播、沉淀为可复用评分标准。在 MT-Bench 和 LLMBar 上自动配置下，相比单法官与多数投票基线提升了与金标的一致性，消融实验分别验证了分歧重评、传播与评分标准归纳的贡献。
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10月1日
- arXiv · Human-Computer InteractionJuryFlow：分歧引导的人机协同多智能体评测框架
论文提出 JuryFlow，把多法官对原子主张的分歧构建为分歧图，通过熵排序自动选择焦点主张进行最小干预重评，并将修正沿图传播、沉淀为可复用评分标准。在 MT-Bench 和 LLMBar 上自动配置下，相比单法官与多数投票基线提升了与金标的一致性，消融实验分别验证了分歧重评、传播与评分标准归纳的贡献。
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