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如何利用WritingBench提升大模型在学术论文写作领域的表现？

2025-08-28

1.2 K

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。

本答案来源于文章《WritingBench：测试大模型写作能力的基准评估工具》

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