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本文审计了大模型作为裁判（LLM-as-judge）评估的可靠性，表明即使候选回复固定不变，更换评估模型也可能改变评分。论文考察了Qwen3和MiniMax模型的扩展与升级路径，得出结论：裁判升级不可互换，并提出了最佳报告实践。
本文审计了grokking中表示指标的测量效度，表明grokking过渡期的值高估了收敛后的电路复杂度，且压缩滞后于泛化。它提供了将onset与压缩分开的工具，并报告了关于一般性的负面结果。