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这项由中国科学期间大学深圳校区、深圳大数据辩论院和阿里巴巴Qwen团队勾通完成的辩论发表于2025年1月，论文题目为《RealCritic: Towards Effectiveness-Driven Evaluation of Language Model Critiques》。有益思意思深入了解的读者可以通过技俩地址https://github.com/tangzhy/RealCritic打听完整辩论内容和联系代码数据。

这是一个对于AI何如给我方或其他AI"改功课"的故事。就像咱们在学校时，针织经常让同学彼此查验功课、指出颠倒并给出修改建议不异，当今辩论东谈主员也但愿AI大模子大要具备这种"品评"才能——不仅要会作念题，还要会发现别东谈主作念题时的颠倒，并提议正确的修改决策。

然而，辩论团队发现了一个令东谈主未必的得志：尽管许多AI模子在径直解题方面阐述异常可以，但当波及到品评和改正颠倒时，它们的阐述却令东谈主失望。更意思意思的是，OpenAI的o1-mini模子在这方面露出出了显然的上风，这激励了辩论团队的深入念念考。

为了系统性地辩论这个问题，辩论团队开辟了一个名为RealCritic的全新评估框架。这个框架的独到之处在于，它不单是看AI能否指出颠倒，更焦灼的是看AI的品评建议是否果然能匡助产生更好的谜底。就好比一个好的作文改削针织，不仅要能发现学生作文中的问题，还要给出的修改建议确凿能让作文变得更好。

一、现存评估表率的致命弱势

在深入了解新辩论之前，咱们需要先明白现存评估表率存在什么问题。目下主流的AI品评才能评估表率就像是让学生当针织改削功课，但评判模范却有致命弱势。

联想这样一个场景：小明作念了沿途数学题，得出了颠倒谜底。当今让AI针织来改削，AI需要判断这个谜底是对如故错，并给出分析。按照现存的评估表率，只消AI正确地判断出"这个谜底是错的"，就认为这是一次生效的品评，岂论AI给出的分析和修改建议是否合理。

这就产生了一个严重问题：AI可能凭直观或其他步地猜对了谜底的对错，但它给出的分析过程可能全齐颠倒，致使会误导学生。就像一个针织自然能判断学生谜底是错的，但给出的颠倒原因分析和修改建议却是颠倒的，这样的"品评"不仅莫得匡助，反而可能变成更大的杂沓。

辩论团队通过东谈主工评估发现，现存评估基准CriticBench存在高达30%的误判率——也即是说，有30%被标记为"高质料"的品评现实上是低质料的。这个发现让辩论团队顽强到，传统的"开环式"评估表率存在根人道弱势。

所谓"开环式"评估，就像是只看医师的会诊是否准确，却不存眷患者吃了医师开的药之后病情是否果然好转。而欲望的评估应该是"闭环式"的——不仅要看会诊准确性，更要看治愈后果。

二、RealCritic框架：从终局倒推品评质料

辩论团队提议的RealCritic框架接纳了一种全新的念念路：不是径直评判品评自己的质料，而是看品评建议是否果然能产生更好的终局。这就像评价一个医师的水平，最佳的表率不是看他说得多专科，而是看病东谈主按照他的建议治愈后是否果然康复了。

具体来说，这个框架的责任过程是这样的：起初给AI一个包含颠倒的解题过程，让AI找出颠倒并给出修改建议，然后按照AI的建议从头解题，终末看新的谜底是否比原来更准确。如果AI的品评建议果然匡助产生了正确谜底，那就说明这是高质料的品评；如果建议后的谜底如故错的，致使比原来更糟，那就说明品评质料欠安。

这种表率的好意思妙之处在于，它全齐绕过了"什么是好品评"这个主不雅判断问题，而是用客不雅的终局来预料。就像评价一个导航软件好不好，不是看它的界面多漂亮或功能多复杂，而是看它是否果然能带你准确到达目的地。

为了确保评估的公正性，辩论团队还野心了严格的查验机制，防护AI"看风驶船"——比如不是确凿品评原谜底，而是径直从头解题。他们野心了寥落的辅导词和后处理查验，确保AI确乎是在进行品评-修正的完整过程。

三、三种品评模式的深入历练

辩论团队野心了三种不同的品评模式来全面评估AI的品评才能，每种模式齐反应了现实摆布中的不同场景。

第一种是自我品评模式，就像让学生查验我方的功课。AI起初解答沿途题目，然后回偏激来品评我方的谜底，找出其中可能存在的颠倒并进行修正。这种才能在现实中相配有用，就像咱们写完著述后会反复查验修改不异。然而，这种模式也存在自然的局限性——AI很难跳出我方的念念维框架去发现我方的颠倒，就像好多东谈主很难发现我方著述中的逻辑过错不异。

第二种是交叉品评模式，异常于让一个AI去品评另一个AI的谜底。这种模式的上风在于，品评者莫得参与原始解题过程，因此更容易保持客不雅立场发现问题。就像找别东谈主帮手校对著述，时常能发现我方看不出来的颠倒。不外，这种模式条件品评者大要贯通和恰当不同的解题格并吞念念路。

第三种是迭代品评模式，模拟了多轮品评-修正的过程。就像论文的反复修自新程，作家证据审稿东谈主的见地修改，然后审稿东谈主再次审查，如斯轮回直到达到稳定的质料。这种模式终点恰当复杂问题的处治，因为好多颠倒可能需要屡次迭代才能全齐排斥。

辩论团队终点强调了迭代品评的焦灼性，因为这恰是o1系列模子的一个焦灼特征。这些先进模子在里面就接纳了多轮自我反念念和修正的机制，这可能是它们在复杂推理任务上阐述出色的重要原因。

四、八个挑战性任务的悉心野心

为了全面测试AI的品评才能，辩论团队悉心挑选了8个具有不同难度端倪和特色的任务类型。这些任务的选拔相配负责，既要有宽裕的挑战性，又要有明确的模范谜底便于评估。

在数学推理方面，他们选拔了从基础到高难度的五个数据集。GSM8K包含小学到中学水平的数学摆布题，就像"小明买苹果"这类咱们齐很幽静的题目类型。MATH数据集则涵盖了高中到大学初年龄的各式数学问题，包括代数、几何、概率论等多个分支。College Math进一步提高了难度，包含大学数学课程中的复杂问题。

Minerva Math数据集寥落收录了需要复杂推理的数学问题，这些题目时常需要多表率的逻辑推导。最具挑战性的是Olympiad Bench，它包含了各式数学竞赛中的题目，这类题目时常需要好意思妙的解题技巧和深刻的数学洞奋力。

在通用推理方面，辩论团队选拔了三个多选题数据集。ARC-Challenge寥落收录了需要复杂推理的科学问题，这些题目不仅检会学问储备，更检会逻辑推理才能。MMLU-STEM涵盖了科学、期间、工程、数学各个规模的专科问题。GPQA-diamond则是辩论生级别的科学问题，难度极高，连专科辩论东谈主员齐需要仔细念念考才能解答。

这种数据集的野心确保了评估的全面性。不同难度的题目大要永别出AI模子在不同复杂度下的品评才能，而不同规模的题目则能测试模子学问面的广度和跨规模推理才能。

五、令东谈主飘荡的实验终局

实验终局揭示了一个令东谈主未必的得志：在AI大模子的天下里，"会作念题"和"会品评"居然是两种截然有异的才能。这个发现透顶颠覆了东谈主们的直观阐明。

在径直解题才能方面，险些所有被测试的模子齐阐述得异常可以。LLaMA-3.1-70B、Mistral-Large、Qwen2.5-72B等模子在基础数学问题上的准确率齐能达到80%以上，在一些规模致使越过90%。这让东谈主合计这些AI照旧异常机灵了。

然而，当条件这些模子进行自我品评时，情况发生了戏剧性的变化。除了o1-mini以外，险些所有模子的阐述齐出现了着落。LLaMA-3.1-70B的平均阐述着落了4.3个百分点，Qwen2.5-72B-Math-Instruct着落了5.1个百分点，GPT-4o也着落了4.6个百分点。

这种着落意味着什么？肤浅来说，这些AI不仅没能通过自我品评更正谜底，反而把原来正确的谜底改错了，或者把颠倒的谜底改得愈加颠倒。这就像一个学生本来作念对了题，终局我方查验时反而把谜底改错了。

更令东谈主畏俱的是，在专科规模如MMLU-STEM和GPQA任务上，一些模子的阐述着落幅度高达35%。这说明在需要专科学问的复杂规模，AI的自我品评才能险些全齐失效，不仅帮不上忙，反而起到了负面作用。

然而，o1-mini的阐述却不同凡响。它是唯独一个在自我品评模式下全体阐述存所提高的模子，平均提高了3.3个百分点。更令东谈主印象深刻的是，它在某些任务上的提高幅度高达24个百分点，这种各别是巨大的。

在交叉品评模式下，所有模子的阐述齐有所改善，但o1-mini依然保持着显然的最初上风，平均提高了15.6个百分点，远超其他模子。这标明o1-mini不仅大要有用地品评我方，也大要很好地品评其他AI的谜底。

六、深层分析：为什么传统模子在品评上阐述灾祸

辩论团队进一步分析了实验终局，试图贯通为什么大多数AI模子在品评任务上阐述如斯灾祸。他们将模子的阐述分解为两个重要方针：改错才能和保持正确谜底的才能。

改错才能指的是AI能否将原来颠倒的谜底通过品评和修正变成正确谜底。保持才能则是AI能否在濒临原来正确的谜底时，通过品评阐发其正确性而不会弄巧成拙地改错。

分析终局露出，传统AI模子存在严重的不合称性问题。在自我品评模式下，这些模子改错的才能极其有限，平方只可改对不到5%的颠倒谜底。但同期，它们却频繁地把原来正确的谜底改错，这种颠倒率经常越过10%，在专科规模致使高达30%以上。

这种得志可以用"过度自信"和"穷乏判断力"来解释。AI模子似乎对我方的每一个想法齐很自信，当条件它们进行品评时，它们时常会找出一些并不存在的"问题"，然后进行无用要的修改。这就像一个穷乏教导的剪辑，老是想要修改稿件中的每一个处所，终局时常越改越糟。

比较之下，o1-mini展现出了愈加均衡的才能。它不仅大要有用地识别和修正颠倒（在某些任务上改错率达到25%以上），同期也能较好地保持正确谜底不被误改。自然它在保持正确谜底方面也存在一些问题，但总体来说，其改错收益开阔于误改蚀本。

在交叉品评模式下，所有模子的改错才能齐有显贵提高，这说明品评他东谈主比品评我方要容易得多。在基础数学任务如ARC和GSM8K上，模子们能将30-45%的颠倒谜底改正，这是异常可以的阐述。但在专科规模，误改正确谜底的问题依然严重。

七、迭代品评：多轮对话的威力与抑制

辩论团队还寥落测试了迭代品评的后果，也即是让AI进行多轮的品评-修正轮回。这种模式模拟了现实中复杂问题处治的过程，就像科学辩论中的反复实验和更正。

实验终局露出，不同模子在迭代品评中阐述出了截然有异的趋势。LLaMA-3.1、Mistral-Large和Qwen2.5-72B-Math-Instruct在多轮迭代中阐述出褂讪的着落趋势，说明越品评越灾祸，就像一个东谈主越想越费解。

Qwen2.5-72B-Instruct展现了令东谈主惊诧的一致性，在多轮迭代中保持了相对褂讪的阐述，既莫得显然改善也莫得显然恶化。这种褂讪性在某种进程上亦然一种上风，至少不会因为过度念念考而变得更糟。

GPT-4o的阐述则比较复杂，在交叉品评中初期有所改善，但随后出现着落，而在自我品评中则一直阐述欠安。这种不褂讪的阐述可能反应了模子里面机制的某些抑制。

o1-mini再次展现了其独到的上风，在通盘迭代过程中齐能保管精致的更正后果，终点是在早期轮次中阐述尤为出色。这种不时的更正才能恰是o1系列模子的中枢上风之一。

这些终局揭示了一个焦灼insight：并非所有的AI模子齐恰当进行迭代推理。对于大多数传统模子来说，过多的自我反念念可能会导致性能着落，而唯有具备特殊架构或考验表率的模子才能确凿受益于迭代品评。

八、对地谈品评才能的单独测试

为了更准确地评估AI的地谈品评才能，辩论团队还野心了一个特殊实验：只给AI颠倒的谜底，看它们能否生效修正。这异常于给学生一份全是错题的试卷，看谁能改对最多。

在这个愈加严格的测试中，模子之间的各别变得愈加显然。即使是阐述最佳的LLaMA-3.1-70B，在基础任务上也只可达到80%傍边的生遵守，而在复杂任务上时常不到20%。这说明地谈的颠倒识别和修正确乎是一项极其贫困的任务。

更令东谈主担忧的是，大多数模子在专科规模的纯品评任务中阐述极差，生遵守时常低于20%。这意味着如果咱们想要AI在专科规模匡助咱们查验和改正颠倒，目下的期间水平还远远不够。

这种各别可动力于考验数据和表率的根人道各别。传统的AI模子主若是通过大量正确样本的学习来掌捏解题才能，但品评才能需要模子深刻贯通颠倒的现实和修正的表率，这需要全齐不同的考验战术。

九、数据构建的小巧野心

辩论团队在数据构建方面展现了极高的专科水准。他们不是肤浅地累积题目和谜底，而是悉心野心了一套复杂的数据生成和筛选过程。

起初，他们建设了一个包含多个开源模子的"答题者池"，包括不同规模的Qwen2.5系列、LLaMA-3.1系列和寥落的数学模子DeepSeek-Math。这些模子在才能上有显然各别，因此大要产生不同质料的解答。

在累积解答时，辩论团队接纳了相配机灵的战术。对于颠倒谜底，他们优先选拔强模子的谬曲解答而不是弱模子的。这个选拔背后有深刻的磋议：强模子的颠倒平方包含更多的推理细节和部分正确的表率，这为品评者提供了更丰富的信息，也创造了更有挑战性的品评场景。

相背，对于正确谜底，他们优先选拔弱模子的正确解答。这是因为弱模子即使得出了正确谜底，其推理过程时常包含一些暧昧或不够严谨的处所，这为品评者创造了更具挑战性的场景——需要识别出哪些是确凿的颠倒，哪些自然表述不够完好但不影响谜底正确性。

这种悉心野心确保了测试的公正性和挑战性。如果只用弱模子的颠倒谜底，品评任务可能过于肤浅；如果只用强模子的正确谜底，又可能过于贫困。通过这种均衡的野心，辩论团队创造了一个既有挑战性又公正的评估环境。

十、期间已毕的严谨性

在期间已毕方面，辩论团队展现了严谨的科研立场。他们不仅野心了评估框架，还开辟了完整的自动化器具链来确保实验的可重叠性和可靠性。

为了防护AI模子在品评任务中"看风驶船"——比如径直从头解题而不是确凿进行品评，辩论团队野心了寥落的查验机制。他们使用另一个AI模子当作"监考官"，寥落查验参与测试的AI是否确凿按照品评-修正的过程进行。

这种查验机制的野心颇具巧念念。监考AI会仔细分析通盘品评过程，判断是否存在以下违章行为：AI莫得顺从先品评后修正的次序，而是径直给出新解答；AI在品评过程中发现了颠倒但在修正时却接纳了全齐不同的表率，莫得基于品评内容进行修正。

为了考证这种自动查验的准确性，辩论团队还进行了东谈主工考证。他们随即抽取了100个品评实例进行东谈主工审查，发现自动查验的准确率达到了98%，这证明了查验机制的可靠性。

在模子部署方面，辩论团队接纳了并吞的参数竖立来确保公正比较。所有开源模子齐使用vLLM框架进行部署，接纳交流的生成参数：温度竖立为0确保终局的笃定性，最大token长度竖立为2048。对于交易模子如GPT-4o，则使用官方API并顺从官方保举的参数竖立。

这种模范化的实验野心确保了不同模子之间比较的公正性，也使得其他辩论者大要复现和考证这些终局。

十一、深刻的表面洞悉

这项辩论不仅提供了实用的评估器具，更焦灼的是揭示了一些深刻的表面洞悉，这些洞悉对于贯通AI的阐明才能具有焦灼真谛。

起初，辩论证实了"生成才能"和"品评才能"是两种根柢不同的阐明妙技。这个发现挑战了东谈主们的直观阐明——平方咱们认为大要处治问题的东谈主也应该大要有用地评价和更正处治决策。但在AI的天下里，这种假定昭着不成就。

这种分离可动力于考验机制的各别。传统的言语模子主要通过师法大量正确样本来学习生成才能，但品评才能需要模子深入贯通颠倒的现实、比较不同决策的优劣，并提议具体的更正建议。这些妙技需要全齐不同的考验战术和数据。

其次，辩论揭示了"闭环评估"比较"开环评估"的根柢上风。传统的开环评估表率只关注中间过程（品评自己），而忽略了最赶走尾（是否确凿更正了谜底）。这就像评价医师只看会诊敷陈而不看治愈后果，评价教师只看教案而不看学生收货。

闭环评估的中枢念念想是"后果导向"——岂论过程何如，最终以终局论勇士。这种评估步地愈加迫临现实摆布场景，因为在现实摆布中，咱们最存眷的即是AI的建议是否果然有匡助。

第三，辩论强调了"迭代推理"的焦灼性。o1-mini的优异阐述很猛进程上归功于其内置的多轮反念念机制。这种机制允许模子在给出最终谜底之前进行屡次里面申辩和修正，这更接近东谈主类各人处治复杂问题的念念维过程。

这个发现对AI发展方针具有焦灼指令真谛：翌日的AI系统可能需要从单次推理转向多轮迭代推理，节约单的输入-输出模式转向复杂的里濒临话模式。

十二、对AI发展的真切影响

这项辩论的真谛远远越过了学术范围，它对通盘AI产业的发展齐具有焦灼的指令价值。

从期间发展角度看，这项辩论为AI才能评估提供了新的模范和表率。传统的AI评估主要关注准确率、调回率等单一方针，但这项辩论标明，咱们需要愈加详细和动态的评估步地。翌日的AI评估不仅要看模子能作念什么，更要看模子能否匡助更正和优化。

从产业摆布角度看，这项辩论的发现对AI家具野心具有焦灼启示。目下许多AI家具齐声称具有"自我纠错"或"智能优化"功能，但这项辩论露出，大多数AI模子的这种才能现实上异常有限。家具野心者需要愈加严慎地野心这些功能，幸免给用户带来负面体验。

从用户角度看，这项辩论提醒咱们不成盲目笃信AI的"自我品评"才能。当AI主动指出某个谜底可能有问题并提议修改建议时，用户需要保持审慎立场，终点是在专科期间规模。

更焦灼的是，这项辩论揭示了面前AI期间的一个焦灼局限：自然AI在许多任务上阐述出色，但在需要深度贯通、判断和更正的任务上仍然存在显贵不及。这种不及不仅是期间问题，更反应了面前AI考验表率和评估体系的局限性。

从辩论程媒介角度看，这项责任示范了何如野心愈加科学和实用的AI评估表率。它不仅关注模子的静态才能，更关注模子在动态交互中的阐述；不仅关注单一任务的阐述，更关注跨任务和跨规模的一致性；不仅关注短期阐述，更关注长期的迭代更正才能。

说到底，这项辩论给咱们上了焦灼的一课：AI的智能是多维度的，不成用肤浅的方针来预料。一个在解题上阐述出色的AI不一定具备精致的品评和更正才能，一个看起来"机灵"的AI可能在自我反念念上阐述灾祸。贯通到这些各别对于正确使用和发展AI期间至关焦灼。

这项辩论也预示着AI发展的新方针。翌日的AI系统可能需要寥落针对品评和更正才能进行野心和考验，而不是肤浅地依赖规模扩大和数据增多。o1系列模子的生效标明，通过寥落的架构野心和考验表率，AI的品评才能是可以显贵改善的。

跟着AI期间的不时发展，咱们有益义笃信，翌日会出现更多像o1-mini这样具备苍劲量评和自我更正才能的AI系统。到其时，AI不仅是问题的处治者，更是更正和优化的伙伴，这将为东谈主类社会带来更大的价值。不外，在那一天到来之前，咱们仍需要保持感性和严慎，充分贯通面前AI期间的局限性，合理计较和使用这些苍劲的器具。

Q&A

Q1：RealCritic评估框架和传统表率有什么不同？

A：RealCritic接纳"闭环"评估步地，不是径直判断AI的品评质料，而是看AI的品评建议是否果然能产生更好的谜底。就像评价医师不单看会诊准确性，更要看治愈后果。传统表率只消AI能判断谜底对错就算生效，但RealCritic条件AI的修改建议必须确凿改善谜底质料。

Q2：为什么大部分AI模子在品评任务上阐述这样差？

A：辩论发现"会作念题"和"会品评"是两种全齐不同的才能。传统AI模子主要通过学习正确样本掌捏解题妙技，但品评才能需要深入贯通颠倒现实和修正表率。大多数模子存在"过度自信"问题，经常把正确谜底改错，改错才能却很有限，在专科规模尤其显然。

Q3：o1-mini为什么在品评任务上阐述这样杰出？

A：o1-mini是唯独在自我品评中全体阐述提高的模子，平均提高3.3个百分点，某些任务提高高达24个百分点。这主要归功于其内置的多轮反念念机制，大要进行屡次里面申辩和修正。它不仅改错才能强，也能较好地保持正确谜底不被误改，展现出更均衡的品评判断力。