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AI评审一致性评估工具
面向大模型评测团队，量化不同AI评审对同一模型输出的评分分歧，识别评审偏差与失真，并给出更可靠的基准排名和一致性改进方案。
首次发现 2026-10-21 · 最近更新 2026-10-22 · 每日重算
以上为已采集样本中的观察，不代表全平台发生率，不能判断是否普遍或正在加速；采集范围 09-16、09-27 有调整，月度数量不可作趋势解读。
代表证据
公开预览展示 1 条 · 完整证据链共 1 条原帖标题：Two AI judges graded the same 4 models on an invoice-extraction task and disagreed by 28 points. How do you benchmark when the judges don’t agree?
Two AI judges graded the same 4 models on an invoi…
两个 AI 评审对同一批 4 个模型执行发票提取任务评分，结果相差 28 分。当评审意见不一致时，应…
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这些证据还证明不了什么
目前只有 1 条独立内容。一个声音是信号，不是"反复出现"的证据——把它当成值得去查的线索，不是已被验证的需求。
要升到 重复印证，还缺：
- 还差 2 条独立内容（现有 1 条）
- 同一需求出现在另一个来源家族，或由 3 个不同作者说出
这里没有本人付费陈述在案，所以本页不给任何定价建议。没有付费证据撑着的价格，只是套了个数字的猜测。
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评分口径摘要
证据置信度 = 强度 × 证据量 × 来源多样性 × 付费 × 竞争 × 趋势 × 10。所有计数基于独立内容条目（同一帖子多条信号只计 1 条）；仅"亲身痛点 / 当前支出 / 明确愿付 / 功能请求"四类一手证据计入；同一作者的重复内容按 0.15 权重折价计入评分，刷屏抬不了分；评分与状态晋级由确定性代码完成。
⚠ "付费支撑"表示证据里出现过本人付费陈述；不是"值得创业"的判断。"正在转弱"是时效标签，与证据级别是并列的两件事。完整规则见 方法与可信度。