Rubricon：自动生成并精炼评分标准

2026年10月30日，arXiv 人工智能板块刊出 Ulyana Tkachenko 等人的论文，提出名为 Rubricon 的评分标准生成与精炼流程，用于大语言模型的评估与训练。据该论文自述，Rubricon 无需人工偏好标签、评分标准标注，也无需训练生成模型；其做法是用任意大语言模型采样多个候选评分标准，从中选出最具区分度的版本，再补充遗漏的要求、剪除错位或浅层的条目。报道未给出该流程的适用模型范围、使用费用或额度、地域限制及发布时间之外的其他条件，也未披露实验数据或对比结果。目前事件进展停留在论文发布与流程介绍阶段，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。