LLM-as-a-Verifier просто заставляет модель сгенерировать несколько решений, а затем самой их проверить и выбрать лучшее. На удивление, это работает! В эксперименте с DeepSeek V4 Flash результат на Terminal-Bench 2.1 вырос с 79% до 88% — это выше, чем у Claude Fable 5.
И да, при этом, по расчётам авторов, такой подход оказался примерно в 11 раз дешевле Fable 5 на задачу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM