提升学术论文写作能力的操作指南
WritingBench为解决大模型在学术写作中的结构化表达和术语准确性问题，提供了系统化的测试与优化方案：
- 针对性任务筛选：从benchmark_all.jsonl筛选”学术”领域任务（约占总量的1/6），重点训练模型处理文献综述、方法论描述等专业场景
- 评分标准应用：利用5个动态评分标准（如引用规范性、术语准确性等），通过scores.jsonl分析模型薄弱环节
- 混合评估策略：先使用专用评判模型（Qwen-7B）进行基础评分，再用人工抽查关键指标，实现效率与精度的平衡
- 参考材料利用：结合任务包内的学术模板（如IEEE论文格式）调整模型输出格式
实施建议：优先使用benchmark_query/requirement/下的分类子集，通过渐进式训练（从100字摘要到完整章节写作）逐步提升模型能力。
Essa resposta foi extraída do artigoWritingBench: uma ferramenta de avaliação de benchmarking para testar a capacidade de redação de modelos grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何利用WritingBench提升大模型在学术论文写作领域的表现？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch