深度分析
JE‑IRT 幾何式評估框架：以向量空間重新詮釋大型語言模型能力
隨著大型語言模型快速迭代，傳統以單一分數評估已顯不足。研究提出JE‑IRT幾何嵌入框架，將模型與題目同投射於共享空間，方向代表語意、向量長度代表難度，透過幾何交互預測正確率。實驗證明此法能解釋跨領域表現下降，並以輕量嵌入快速納入新模型，顯示出與人為科目劃分不同的內部分類。
深度分析
隨著大型語言模型快速迭代，傳統以單一分數評估已顯不足。研究提出JE‑IRT幾何嵌入框架，將模型與題目同投射於共享空間，方向代表語意、向量長度代表難度，透過幾何交互預測正確率。實驗證明此法能解釋跨領域表現下降，並以輕量嵌入快速納入新模型，顯示出與人為科目劃分不同的內部分類。
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自動提示優化需大量評估成本，研究提出 POES 以 IRT 辨識效用、覆蓋項與切換成本為目標，形成子模組保證。實驗顯示在相同預算下提升 6.2% 準確度，且以 20 樣本即可匹配 30‑50 樣本的效果，顯著降低 token 消耗。