指标适用场景是否要求多个相关项？是否考虑排序位置？是否允许多次尝试？Hit@k问答、搜索、推荐❌（只需1个相关项）❌（只要在 top-k 内）❌（单次输出）Recall@k文档检索、多标签分类✅（需知道全部相关项）❌（只看数量，不看顺序）❌（单次输出）Pass@k代码生成、程序合成❌（只需1个正确）❌（不关心顺序）✅（生成多个候选）

是基础架构，提供了自注意力机制和高效的处理能力，是 BERT 和 GPT 等模型的核心。BERT：基于双向Transformer 编码器，适用于需要理解上下文的任务，如问答系统和文本分类。GPT：基于单向Transformer 解码器，擅长生成类任务，并且在零样本和少样本学习方面表现出色。三者的关系可以理解为：Transformer 是基础架构，BERT 和 GPT 是 Transformer 的

要理解，我们可以从。

多模态”（Multimodal）指的是。在人工智能和机器学习领域，特别是像你之前提到的FLARE这类智能体系统中，“模态”通常指信息的来源或表达方式。

要理解，我们可以从。

论文中明确将 LLM 视为具备专业评估能力的“裁判”，其本质是借助大语言模型的语义理解、逻辑分析和领域知识（如金融领域专业判断），模拟人类专家的评估流程，对模型输出的多个维度（如完整性、相关性、事实性）进行客观且标准化的评判。例如，论文中主要使用GPT-4或GPT-4o作为 LLM-as-a-Judge 的核心模型，因其在复杂任务理解和专业领域评估上的稳定性。

原因解决方法PowerShell 执行策略限制设置权限不足导致无法写入 profile使用管理员身份运行 PowerShellconda init未真正生效手动添加 conda 初始化脚本不熟悉 PowerShell 环境改用 Anaconda Prompt的输出结果的输出结果你是从哪个终端（CMD / PowerShell / VSCode / Git Bash）运行命令的？我可以继续帮你一步步

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和Transformer都是自然语言处理（NLP）领域的重要模型，它们之间的区别主要体现在以下几个方面：

自适应学习 = 用技术给你打造“私人学习管家”，它不搞“一刀切”，而是先摸清你的底细，再给你定制学习内容，还会根据你的表现随时调整，最终让你用最少的时间、最高效地学会知识——这也是为什么它在在线教育、AI教学里越来越重要的原因。

当模型的生成温度（temperature）设置为0时，模型的输出是确定性的，每次对同一个问题的回答都完全相同。此时，Pass@1 的结果是可复现的。如果温度大于0，模型输出具有随机性，那么 Pass@1 的结果也会有随机性，每次运行可能不同。因此，业界也常结合 Pass@5、Pass@10、Pass@32 等指标来更全面地评估模型。例如，在编程任务中，Pass@1 衡量的是模型生成的代码第一次就能