研究称 AI 的涌现能力来自于评估模式的错误 GPT-3 等大语言模型（LLM）随着规模的扩大而表现出意想不到的 “涌现” 能力。然而，有研究人员认为，这是测量错误的后果，而不是奇迹般的能力。他们认为，LLM 是概率模型，它们并不像有些人认为的那样拥有任何一种有知觉的智能。该团队观察到，大多数（92%）检测到的意外行为是在通过 BIG-Bench 评估的任务中发现的。其中一项测试是精确字符串匹配，

AIGC生图需要进行质量评估以确保满足一定标准。这一评估过程非常重要，因其关系到内容的专业性、商业价值以及顾客的满意度。然而，传统的手动评估方式既耗时又耗力，且容易受到主观偏差的影响，导致评估成本高昂而效果不佳。目前对基模型的优化效果的全面评测，包含了十多个维度，全部标注需要2～4个人日。如果涉及模型整体效果的迭代，则需要更多的人力投入。 鉴于此，自动化的质量评估方法成为一种迫切需求。通过采用算法

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