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IELTS
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LLM论文评分框架使用老虎机方法将成本降低78%
研究人员开发了一种新的高效大型语言模型（LLM）论文评分框架，利用多臂老虎机（MAB）方法自适应地选择最佳提示策略。该方法显著减少了所需的LLM调用次数，在评分准确性上可与穷举方法相媲美，同时将成本降低了78%以上。该研究还引入了成本-可靠性学习曲线，为教育技术平台在运营成本和评估有效性之间取得平衡提供了宝贵的见解。
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新的 IntelliJ IDEA 插件助力 AI 编码过程中的词汇学习
一款名为 AI Vocabula 的新 IntelliJ IDEA 插件已被开发出来，旨在帮助用户在与 AI 编码助手互动时学习词汇。该插件会自动显示来自选定词汇列表（如大学英语四六级、托福或雅思）的英语单词，每个单词显示五秒钟。当 AI 响应时会出现此学习窗口，并在 AI 回复完成后自动消失，旨在有效利用 AI 辅助编码过程中的等待时间。
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大型语言模型在自动化作文评分方面表现不一
两篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自动化作文评分（AES）方面的有效性。第一篇论文综合了 65 项研究，发现 LLM 与人类在作文评分上的一致性高度依赖于上下文，并且差异显著。第二篇论文研究了在学习者语料库上进行领域自适应预训练（DAPT）以用于 AES，表明虽然有针对性的 DAPT 可以提高领域内评分，但并不能持续增强跨数据集的可迁移性。