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利用大型语言模型研究自动评分和反馈
使用参数高效微调（PEFT）方法中的量化模型，通过细调大型语言模型（LLMs）自动为短答案和论文分配连续数值评分以及生成相关反馈，达到高准确性且成本和延迟相对较低。
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2 months ago
使用元探索为交互式学生程序提供反馈
在这项工作中，我们表明，探索发现错误可以作为一种元探索问题，从而使我们能够构建一个有原则的目标来发现错误和一个用于优化此目标的算法，从而提供细粒度的反馈。该方法在一组来自交互式分配的超过 700K 真正的匿名学生程序上提供了 94.3％的反
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2 years ago
关于形容词和副词的对抗性使用：自动短答案评分中的作弊行为
本研究通过黑盒对抗攻击，揭示了当前自动化评分系统在处理短答案时面临的自然语言歧义和词性多样性问题，并透露了被任意操纵数据的系统的可利用漏洞。实验发现黑盒攻击可以使预测准确率降低 10 到 22 个百分点，从而提出了实际中更安全使用自动评分系
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2 years ago
CANet：面向联合糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿评分的交叉疾病关注网络
本研究介绍了一种跨病关注网络 (CANet)，通过探索疾病之间的内部联系，只使用图像级监督方法联合评估 DR 和 DME。通过疾病特异性关注模块和疾病依赖关注模块集成在一个深度网络中，以产生疾病特异性和疾病相关特征，并联合最大化 DR 和
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5 years ago
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