在他们的自动化代码评分器出错后，一个人使用了一个LLM（特别是Sonnet 5）来重新批改一份考试。LLM的任务是根据规则手册对29份答卷进行评分，并将其结果与代码评分器进行比较。虽然两者在27份试卷上达成一致，但LLM发现了代码评分器不正确的两个实例，这表明它对答案有更细致的理解。 AI
影响 展示了LLM在超越自动化系统中简单规则遵循方面的细致评估潜力。
排序理由 该条目描述了使用LLM进行评分的个人实验，而不是新产品发布或重要的行业事件。
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<p>In <a href="https://dev.to/ramses203/grade-your-llm-passfail-and-you-will-ship-a-disaster-1f19">an earlier post</a> I wrote that my grader had been wrong twice — zeroing a perfect answer over truncated JSON, and penalizing a good answer. Both were caught by a human re-reading …