人大高瓴发了一篇40页综述，专门讲怎么给大模型打分

Rubrics综述：Agent时代，如何定义一个「好答案」？

这篇综述把“评分标准（Rubrics）”这件事拆成了五个部分来讲：定义、怎么构建、怎么用来训练、怎么用来评估、以及还没解决的难题。它想回答一个很实际的问题：在模型能自己调用工具、走流程干活的 Agent 时代，光看答案对不对已经不够了，得有一套更细的尺子来衡量“好答案”到底好在哪里。正文没披露具体的实验数据，更像是一张研究地图，帮从业者快速看清这个方向...

推荐理由：这篇综述没发布新模型或产品，但 40 页的框架对 agent 评测很有用，我会先打个折，放在 featured 档。正文没披露具体实验数据，更像文献梳理，但问题意识够强，从业者能直接拿来对照自己的评估流程。