From e240af78d1f838a420942b34b3a9fdfe9daf18d2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 14:47:11 +0800 Subject: [PATCH 01/12] Update README.md --- README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index b9966b4..ef6abf5 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Socratic Inquirer +# M202572329 prompt for learning by questioning From 7087b96a9939316ae2909e2bd30ca5396392b45e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 14:53:48 +0800 Subject: [PATCH 02/12] Enhance README with evaluation process and scoring details Added evaluation process section and clarified scoring methodology. --- README.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index ef6abf5..24281be 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -45,6 +45,9 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in 现在希望能够给学术研讨小组找到一个系统性的方法，应用大语言模型推理来帮助提升同学们论文研讨的质量，结合目标论文，通过开发特定提示词，引导、鼓励同学们进行相关研究工作基础知识的追溯、有思想深度的质疑，以及研究合理性的批判。请结合这篇论文，考虑高质量质疑和研讨的关键要素，综合进行科学评分，构造一套对"提问质量"进行评分的提示词，提示词的使用方法是结合一篇论文及对这篇论文的提问，对所提问题进行0到10分的评价。 +**评价流程** + 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考， + ## 评分统计 对论文 FLATQUANT: Flatness Matters for LLM Quantization 进行DeepSeek、KIMI、豆包、文心的质疑与相互评分统计，共得到16组得分。 From f298a6c63e838ced6c8835fe70e67e50cf36a9c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:02:24 +0800 Subject: [PATCH 03/12] Enhance evaluation process with AI model critiques Expanded the evaluation process section with detailed critiques from AI models on the referenced paper. --- README.md | 13 ++++++++++++- 1 file changed, 12 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 24281be..1367684 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -46,7 +46,18 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in 现在希望能够给学术研讨小组找到一个系统性的方法，应用大语言模型推理来帮助提升同学们论文研讨的质量，结合目标论文，通过开发特定提示词，引导、鼓励同学们进行相关研究工作基础知识的追溯、有思想深度的质疑，以及研究合理性的批判。请结合这篇论文，考虑高质量质疑和研讨的关键要素，综合进行科学评分，构造一套对"提问质量"进行评分的提示词，提示词的使用方法是结合一篇论文及对这篇论文的提问，对所提问题进行0到10分的评价。 **评价流程** - 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考， + + 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考，然后5个ai模型对论文进行评价，这里展示质疑情况的总结如下所示： + （1.qwen）IMPRESS 的核心思想——基于重要性剪枝 + 多级存储优化 I/O——具有启发性，尤其对高共享、长上下文、SSD 瓶颈场景可能有效。然而，其部署复杂度、假设依赖性、负载通用性等方面存在明显挑战。在缺乏真实业务 trace 验证、未与工业级推理引擎集成、且未覆盖边缘 case 的前提下，其“2.8× TTFT 降低”的收益可能难以复现于实际系统。建议未来工作：发布 trace 驱动的开源 benchmark，与 vLLM/TGI 集成，在真实客服/知识库场景中 A/B 测试。 + （2.deepseek）IMPRESS 在减少TTFT方面展示了潜力，但其实际落地需解决硬件兼容性、动态适应性和工程集成问题。核心优化带来的收益可能被额外开销和复杂性部分抵消，且实验场景未能充分覆盖真实世界的复杂负载。未来工作需要在更广泛的生产环境中验证其鲁棒性，并探索自适应参数调整机制以平衡代价与收益。 + （3.kimi） +| 维度 | 质疑点 | +| --------- | ---------------------------------- | +| **落地可行性** | 假设依赖模型结构，通用性差；系统复杂度高，稳定性难保证 | +| **代价与收益** | I/O 节省代价是计算/管理开销，权衡不清；精度评估场景过于温和 | +| **实验代表性** | 数据集构造人为制造重复前缀；模型与硬件配置偏理想，未考虑真实服务环境 | + （4.文心一言） + ## 评分统计 From c937cebe45022be220055aed952b62743b999d1f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:04:41 +0800 Subject: [PATCH 04/12] Update README.md --- README.md | 14 +++++++++----- 1 file changed, 9 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 1367684..fa1b14a 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -48,16 +48,20 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in **评价流程** 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考，然后5个ai模型对论文进行评价，这里展示质疑情况的总结如下所示： - （1.qwen）IMPRESS 的核心思想——基于重要性剪枝 + 多级存储优化 I/O——具有启发性，尤其对高共享、长上下文、SSD 瓶颈场景可能有效。然而，其部署复杂度、假设依赖性、负载通用性等方面存在明显挑战。在缺乏真实业务 trace 验证、未与工业级推理引擎集成、且未覆盖边缘 case 的前提下，其“2.8× TTFT 降低”的收益可能难以复现于实际系统。建议未来工作：发布 trace 驱动的开源 benchmark，与 vLLM/TGI 集成，在真实客服/知识库场景中 A/B 测试。 - （2.deepseek）IMPRESS 在减少TTFT方面展示了潜力，但其实际落地需解决硬件兼容性、动态适应性和工程集成问题。核心优化带来的收益可能被额外开销和复杂性部分抵消，且实验场景未能充分覆盖真实世界的复杂负载。未来工作需要在更广泛的生产环境中验证其鲁棒性，并探索自适应参数调整机制以平衡代价与收益。 - （3.kimi） + 1.qwen： + IMPRESS 的核心思想——基于重要性剪枝 + 多级存储优化 I/O——具有启发性，尤其对高共享、长上下文、SSD 瓶颈场景可能有效。然而，其部署复杂度、假设依赖性、负载通用性等方面存在明显挑战。在缺乏真实业务 trace 验证、未与工业级推理引擎集成、且未覆盖边缘 case 的前提下，其“2.8× TTFT 降低”的收益可能难以复现于实际系统。建议未来工作：发布 trace 驱动的开源 benchmark，与 vLLM/TGI 集成，在真实客服/知识库场景中 A/B 测试。 + 2.deepseek： + IMPRESS 在减少TTFT方面展示了潜力，但其实际落地需解决硬件兼容性、动态适应性和工程集成问题。核心优化带来的收益可能被额外开销和复杂性部分抵消，且实验场景未能充分覆盖真实世界的复杂负载。未来工作需要在更广泛的生产环境中验证其鲁棒性，并探索自适应参数调整机制以平衡代价与收益。 + 3.kimi： | 维度 | 质疑点 | | --------- | ---------------------------------- | | **落地可行性** | 假设依赖模型结构，通用性差；系统复杂度高，稳定性难保证 | | **代价与收益** | I/O 节省代价是计算/管理开销，权衡不清；精度评估场景过于温和 | | **实验代表性** | 数据集构造人为制造重复前缀；模型与硬件配置偏理想，未考虑真实服务环境 | - （4.文心一言） - + 4.文心一言： + 综上所述，虽然IMPRESS在实验中展示了显著的性能提升，但在实际应用落地的可行性、核心工作的代价和收益矛盾、实验场景和负载的代表性等方面仍存在一些值得质疑的地方。这些质疑点需要在实际应用中得到进一步的验证和解决。 + 5.chatgpt： + 总结来说，虽然ECCA模型和提问技术在理论上的构建逻辑合理，但其实际应用落地的可行性尚需更深入的实证研究和广泛的推广试验，以确保其在真实教学环境中的有效性和价值 ## 评分统计 From c747e45de18e0b27e5701b3a1a62c6e7f3926955 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:09:10 +0800 Subject: [PATCH 05/12] Update README.md --- README.md | 4 +++- 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index fa1b14a..72086d1 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -61,7 +61,9 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in 4.文心一言： 综上所述，虽然IMPRESS在实验中展示了显著的性能提升，但在实际应用落地的可行性、核心工作的代价和收益矛盾、实验场景和负载的代表性等方面仍存在一些值得质疑的地方。这些质疑点需要在实际应用中得到进一步的验证和解决。 5.chatgpt： - 总结来说，虽然ECCA模型和提问技术在理论上的构建逻辑合理，但其实际应用落地的可行性尚需更深入的实证研究和广泛的推广试验，以确保其在真实教学环境中的有效性和价值 + 总结来说，虽然ECCA模型和提问技术在理论上的构建逻辑合理，但其实际应用落地的可行性尚需更深入的实证研究和广泛的推广试验，以确保其在真实教学环境中的有效性和价值。 + + 以“请你对我给出的质疑情况进行打分（1-10），要求符合我给你的参考论文”为评分提示词进行打分，最终得出分数情况。 ## 评分统计 From 1573c3e5b4c85f9b359522656f35e17185fffd0a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:11:34 +0800 Subject: [PATCH 06/12] Update README.md --- README.md | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 72086d1..5b31474 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -69,10 +69,10 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in 对论文 FLATQUANT: Flatness Matters for LLM Quantization 进行DeepSeek、KIMI、豆包、文心的质疑与相互评分统计，共得到16组得分。 -| 质疑模型 | Deepseek打分 | Kimi打分 | 豆包打分 | 文心打分 | -|:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:| -| Deepseek | 7.8 | 8.6 | 8.2 | 8.4 | -| Kimi | 8.6 | 8.8 | 8.6 | 8.8 | -| 豆包 | 8.4 | 8.4 | 8.8 | 8.6 | -| 文心一言 | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 | - +| 质疑模型 | qwen打分 | deepseek打分 | kimi打分 | 文心一言打分 | ChatGPT打分| +|:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:|:---------:| +| qwen | 7.8 | 8.6 | 8.2 | 8.4 |8.8| +| deepseek | 8.6 | 8.8 | 8.6 | 8.8 |8.8| +| kimi | 8.4 | 8.4 | 8.8 | 8.6 |8.8| +| 文心一言 | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 |8.8| +| ChatGPT | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 |8.8| From 4e0a59d908d4c004d4c84148a78d0feea301048c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:13:23 +0800 Subject: [PATCH 07/12] Update scoring table for model evaluations --- README.md | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 5b31474..fb40eee 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -69,10 +69,10 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in 对论文 FLATQUANT: Flatness Matters for LLM Quantization 进行DeepSeek、KIMI、豆包、文心的质疑与相互评分统计，共得到16组得分。 -| 质疑模型 | qwen打分 | deepseek打分 | kimi打分 | 文心一言打分 | ChatGPT打分| -|:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:|:---------:| -| qwen | 7.8 | 8.6 | 8.2 | 8.4 |8.8| -| deepseek | 8.6 | 8.8 | 8.6 | 8.8 |8.8| -| kimi | 8.4 | 8.4 | 8.8 | 8.6 |8.8| -| 文心一言 | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 |8.8| -| ChatGPT | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 |8.8| +| 质疑模型 | qwen打分 | deepseek打分 | kimi打分 | 文心一言打分 | +|:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:| +| qwen | 7.8 | 8.6 | 8.2 | 8.4 | +| deepseek | 9.7 | 8.5 | 8.6 | 8.0 | +| kimi | 8.4 | 8.4 | 8.8 | 8.6 | +| 文心一言 | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 | +| ChatGPT | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 | From 33ebf516b3545c89d7f5f33dd5f30450567cce94 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:14:21 +0800 Subject: [PATCH 08/12] Update model names in README.md --- README.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index fb40eee..de3c045 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -6,7 +6,7 @@ prompt for learning by questioning 请从实际应用落地的可行性、核心工作的代价和收益矛盾、实验场景和负载的代表性这几个方面，对这项工作提出质疑 -**常用模型**：DeepSeek、KIMI、豆包、文心、ChatGPT +**常用模型**：DeepSeek、KIMI、qwen、文心. **交叉评价**: @@ -67,7 +67,7 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in ## 评分统计 -对论文 FLATQUANT: Flatness Matters for LLM Quantization 进行DeepSeek、KIMI、豆包、文心的质疑与相互评分统计，共得到16组得分。 +对论文 进行DeepSeek、KIMI、qwen、文心的质疑与相互评分统计，共得到16组得分。 | 质疑模型 | qwen打分 | deepseek打分 | kimi打分 | 文心一言打分 | |:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:| @@ -75,4 +75,4 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in | deepseek | 9.7 | 8.5 | 8.6 | 8.0 | | kimi | 8.4 | 8.4 | 8.8 | 8.6 | | 文心一言 | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 | -| ChatGPT | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 | + From a57c1ea6d0dfb37d2eb6af8146e1a61539c55536 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:19:27 +0800 Subject: [PATCH 09/12] Update README.md --- README.md | 15 +++++++++++++-- 1 file changed, 13 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index de3c045..20d16e0 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -60,10 +60,21 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in | **实验代表性** | 数据集构造人为制造重复前缀；模型与硬件配置偏理想，未考虑真实服务环境 | 4.文心一言： 综上所述，虽然IMPRESS在实验中展示了显著的性能提升，但在实际应用落地的可行性、核心工作的代价和收益矛盾、实验场景和负载的代表性等方面仍存在一些值得质疑的地方。这些质疑点需要在实际应用中得到进一步的验证和解决。 - 5.chatgpt： - 总结来说，虽然ECCA模型和提问技术在理论上的构建逻辑合理，但其实际应用落地的可行性尚需更深入的实证研究和广泛的推广试验，以确保其在真实教学环境中的有效性和价值。 + +**评价情况** 以“请你对我给出的质疑情况进行打分（1-10），要求符合我给你的参考论文”为评分提示词进行打分，最终得出分数情况。 + 这里展示deepseek的质疑，其他的ai模型对其的评价以及打分情况： + 1.qwen评价deepseek： + 综合评分：9.7/10 → 四舍五入为 10/10你的质疑不仅完全覆盖了系统研究的三大核心维度（可行性、代价收益、实验有效性），而且超越表面指标，深入到工程部署、运维成本、场景泛化等实际考量，符合顶级会议（如FAST、OSDI）审稿人的批判标准。尤其难得的是，你每一项质疑都能在论文原文中找到对应依据或漏洞，而非泛泛而谈，体现了极高的学术严谨性。 + 2.deepseek评价deepseek： + 整体评语：综合评分：8.5/10。您的质疑系统性强、角度全面，从工程落地、设计权衡到实验验证三个层面进行了有力批判，完全符合参考论文中体现的批判性思维风格。尤其在“可行性”和“实验代表性”方面，您提出的问题（如硬件异构性、动态负载适应、真实数据缺失）直指论文的软肋，具有很强的说服力。扣分点在于：部分质疑（如“元数据管理开销”）虽合理，但论文中已提到“<2%”的量化结果，若能进一步质疑其测量环境或 scalability，则更完美；在“代价与收益”部分，若能对比其他轻量级方法（如纯缓存策略）的 baseline，则批判更具对比性。综上，您的质疑整体质量很高，体现了对系统论文的深度阅读和批判性思考，完全达到甚至超越了参考论文中的质疑水平。 + 3.kimi评价deepseek： + 🧮 综合得分（平均分）：8.6 / 10，你的质疑整体水平远高于普通学术评审意见，不仅紧扣论文内容，还从工程落地角度提出了极具实践价值的问题，可作为后续研究或系统改进的重要参考。若作为会议评审意见，属于 “strong accept” 级别的批判性反馈。建议（如你希望进一步推进）你可以将这些质疑整理为：一篇正式的会议评审意见（review）；一篇技术博客或系统分析文章；一个对比实验设计提案，用于验证 IMPRESS 在真实负载下的表现；一个开源测试框架，用于测试多级 KV 缓存系统在生产追踪数据下的鲁棒性。 + 4.文心一言评价deepseek： + 总结：您的质疑情况全面且深入，涵盖了实际应用落地的可行性、核心工作的代价和收益矛盾、实验场景和负载的代表性等多个方面。这些质疑不仅具有理论价值，而且对实际部署具有重要的指导意义。因此，我给出的总评分为8/10，这是一个非常高质量的质疑情况。 + + ## 评分统计 From 7e3b0886f595f6abd7e4f5d2788880b963652f9e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:30:06 +0800 Subject: [PATCH 10/12] Update README.md --- README.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 20d16e0..878f720 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -47,7 +47,7 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in **评价流程** - 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考，然后5个ai模型对论文进行评价，这里展示质疑情况的总结如下所示： + 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考，然后4个ai模型对论文进行评价，这里展示质疑情况的总结如下所示： 1.qwen： IMPRESS 的核心思想——基于重要性剪枝 + 多级存储优化 I/O——具有启发性，尤其对高共享、长上下文、SSD 瓶颈场景可能有效。然而，其部署复杂度、假设依赖性、负载通用性等方面存在明显挑战。在缺乏真实业务 trace 验证、未与工业级推理引擎集成、且未覆盖边缘 case 的前提下，其“2.8× TTFT 降低”的收益可能难以复现于实际系统。建议未来工作：发布 trace 驱动的开源 benchmark，与 vLLM/TGI 集成，在真实客服/知识库场景中 A/B 测试。 2.deepseek： @@ -82,8 +82,8 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in | 质疑模型 | qwen打分 | deepseek打分 | kimi打分 | 文心一言打分 | |:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:| -| qwen | 7.8 | 8.6 | 8.2 | 8.4 | +| qwen | 9.8 | 9.5 | 9.2 | 8.5 | | deepseek | 9.7 | 8.5 | 8.6 | 8.0 | -| kimi | 8.4 | 8.4 | 8.8 | 8.6 | -| 文心一言 | 7.8 | 8.0 | 8.4 | 8.2 | +| kimi | 9.8 | 9.2 | 9.3 | 8.0 | +| 文心一言 | 8.8 | 7.5 | 9.0 | 8.0 | From e0b1c01cf213262fdb69404c8bda23569bf6c8c0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:32:06 +0800 Subject: [PATCH 11/12] Update README.md --- README.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 878f720..92db80f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -47,7 +47,7 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in **评价流程** - 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考，然后4个ai模型对论文进行评价，这里展示质疑情况的总结如下所示： + 本次评价中，选择了论文Questioning Techniques Promote Critical Thinking in Engineering Education作为评价参考，然后4个ai模型对论文IMPRESS: An Importance-Informed Multi-Tier Prefix KV Storage System for Large Language Model Inference进行评价，这里展示质疑情况的总结如下所示： 1.qwen： IMPRESS 的核心思想——基于重要性剪枝 + 多级存储优化 I/O——具有启发性，尤其对高共享、长上下文、SSD 瓶颈场景可能有效。然而，其部署复杂度、假设依赖性、负载通用性等方面存在明显挑战。在缺乏真实业务 trace 验证、未与工业级推理引擎集成、且未覆盖边缘 case 的前提下，其“2.8× TTFT 降低”的收益可能难以复现于实际系统。建议未来工作：发布 trace 驱动的开源 benchmark，与 vLLM/TGI 集成，在真实客服/知识库场景中 A/B 测试。 2.deepseek： @@ -78,7 +78,7 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in ## 评分统计 -对论文 进行DeepSeek、KIMI、qwen、文心的质疑与相互评分统计，共得到16组得分。 +对论文IMPRESS: An Importance-Informed Multi-Tier Prefix KV Storage System for Large Language Model Inference进行DeepSeek、KIMI、qwen、文心的质疑与相互评分统计，共得到16组得分。 | 质疑模型 | qwen打分 | deepseek打分 | kimi打分 | 文心一言打分 | |:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:| From 3639f49dded1c4bba29e932b39343e2c84d6641b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M202572329 <1808829072@qq.com> Date: Wed, 26 Nov 2025 15:35:13 +0800 Subject: [PATCH 12/12] Update README.md --- README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 92db80f..be7ea4e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -63,7 +63,7 @@ $$\{evaluator(reviewer(paper)) | reviewer, evaluator \in [DS, KM, DB], paper \in **评价情况** - 以“请你对我给出的质疑情况进行打分（1-10），要求符合我给你的参考论文”为评分提示词进行打分，最终得出分数情况。 + 将质疑情况让所有的ai模型进行评价以及打分，最终得出分数情况。 这里展示deepseek的质疑，其他的ai模型对其的评价以及打分情况： 1.qwen评价deepseek： 综合评分：9.7/10 → 四舍五入为 10/10你的质疑不仅完全覆盖了系统研究的三大核心维度（可行性、代价收益、实验有效性），而且超越表面指标，深入到工程部署、运维成本、场景泛化等实际考量，符合顶级会议（如FAST、OSDI）审稿人的批判标准。尤其难得的是，你每一项质疑都能在论文原文中找到对应依据或漏洞，而非泛泛而谈，体现了极高的学术严谨性。