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JudgeMoE：LLM评委分数分布聚合方法
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv cs.CL 收录论文 JudgeMoE，提出一种面向 LLM-as-a-Judge 的分数分布聚合方法。该方法针对每个样本已有的缓存 judge 分数分布，用轻量聚合器为分布中的各分数分配权重，融合后再输出最终打分，而非直接对评委分数作简单池化。论文报告称，在原始 10-cell benchmark 上，JudgeMoE 的平均 Spearman 相关系数比 uniform log pooling 提升 +0.079。目前该工作以预印本形式发布，报道未披露所用评委模型、数据集规模、对比的其它基线及是否开源代码等信息，暂未见后续复现或第三方评测结果。
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最新进展10月7日 12:00
JudgeMoE 以轻量聚合器加权融合缓存评委分数分布，10-cell 基准平均 Spearman 提升 +0.079。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CLJudgeMoE：面向 LLM-as-a-Judge 的分布聚合
JudgeMoE 用轻量聚合器为每个样本的缓存 judge 分数分布分配权重、融合后再打分，在原始 10-cell benchmark 上平均 Spearman 比 uniform log pooling 提升 +0.079。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。