为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...

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家人们刚考完 5.27 华为 OD 机考，趁热手码本场全部真题，考点、分值、核心思路一次性给大家扒透，备考 OD 的直接收藏抄作业就行📚🧩 一星 1｜小学生班长选举考点：重名处理 + 投票有效性校验 + 多级排序踩雷点：(很多人只考了 70-80 分，全栽在细节上😭)▪️ 没处理空字符串选票▪️ 重名编号搞反：第一个同名不加后缀，第二个才加「1」▪️ 只判废票，忽略总票数＞班级人数直接判失败满分正确思路：用 Map 存真实姓名列表，逐张校验选票是否合法，统计完票数再按规则排序选最高，稳稳满分✅🧩 一星 2｜Skill 执行链完整性检测可用：有限状态机 / 滑动窗口 / DP硬性规则一定...