M202572329 - rebuttal

README.md

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-# Socratic Inquirer
+# M202572329
 
 prompt for learning by questioning
 
 **提示词 baseline**:
 
     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**:
 
@@ -45,14 +45,45 @@ $$\{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**
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+    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：
+    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：
+    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。
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+**评价情况**
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+    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。
+    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。
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 ## 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 | Deepseek打分 | Kimi打分 | 豆包打分 | 文心打分 |
+| 质疑模型 | qwen打分 | deepseek打分 | kimi打分 | 文心一言打分 |
 |:-----------------:|:---------:|:-----:|:-----:|:---------:|
-| 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      |
+| qwen         | 9.8      | 9.5  | 9.2  | 8.5      |
+| deepseek             | 9.7      | 8.5  | 8.6  | 8.0      |
+| kimi             | 9.8      | 9.2  | 9.3  | 8.0      |
+| 文心一言         | 8.8      | 7.5  | 9.0  | 8.0      |