MIT和Sakana AI于10月2日发布SIFT框架使用LLM作裁判排序候选方案，在Polyglot基准取得35.1%准确率大幅降低评估成本。
来源：VentureBeat
MIT和Sakana AI于10月2日发布SIFT框架使用LLM作裁判排序候选方案，在Polyglot基准取得35.1%准确率大幅降低评估成本。
https://venturebeat.com/orchestration/new-mit-and-sakana-ai-framework-uses-an-llm-judge-to-cut-evaluation-costs-for-self-improving-coding-agents
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