Bayescore

Bayescore 是一款基于贝叶斯推理的文档声明评估工具，能够自动提取文档中的核心假设，并通过对抗性大语言模型进行双重评估，给出客观分数。

核心功能

• 假设提取：自动识别文档中的 IS(subject, criterion) 结构假设，例如“IS(创业公司, 准备就绪)”、“IS(提案, 可资助)”。
• 对抗性评估：采用两轮对抗性 LLM 评估，分别从支持和反对角度分析证据，确保结果公正。
• 证据缺失惩罚：缺乏证据将被视为反对证据，避免过度乐观。
• 自我评估示例：Bayescore 团队对自己进行了评估，最终得分 46/100（D级），并公开了完整报告。

主要特性

• 自动化分析：只需上传包含声明的文档，即可自动完成假设提取与评分。
• 双重验证：两轮对抗性评估减少偏差，提高评分可靠性。
• 透明公开：评分过程可追溯，支持查看每个假设的详细评估。
• 自我批判：团队以身作则，公开自身不足，体现工具的真实性。

适用场景

• 投资评估：评估创业公司或项目提案的可行性。
• 内容审核：检查文章、报告中的声明是否有证据支持。
• 学术评审：对论文假设进行快速预评估。
• 自我改进：个人或团队用于发现自身弱点，制定改进计划。