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有人发现，直接让大模型当分类器判断一条推文是不是反讽，效果听着不错，细看却很烂：给出的置信度根本不靠谱，没法拿它精确权衡该错杀还是错放。这篇文章的招数挺讨巧：别让大模型直接下判决，把它的判断当成一个特征，喂进一个普通的逻辑回归模型。光这一步，可靠度分数就从零点二五九降到零点一七五，准确率没变。再让大模型多答十九个细节问题当特征塞进去，准确率从百分之七十四升到七十八，追平了这个数据集上专门训练的顶尖模型。有人调侃，这就是别信AI的直觉，让它先收集信息，拍板交给老派统计。
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