PPI 校正检验要赢过纯人类标注，先得有足够对齐度
IanArawjo · x · 2026-07-27
这条帖子补充了上一条讨论的统计背景：图中展示的是 EvalStats 里 4 种经过 PPI 校正的统计检验，和传统只用人类标签的检验相比，统计功效如何变化。
核心信息是：
- PPI 方法可以把 人类标签 + LLM judge 结合起来，在不明显抬高假阳性的前提下检测真实效应。
- 表格显示，收益高度依赖 judge 对齐度 和 人类样本量。
- 当对齐度达到 70%–80%、而人类标签很少时，效率提升最大。
- 即便对齐度只有 约 50%，也还能看到一定收益。
- 如果对齐度太低，倍率会接近 1x，说明几乎没有比经典检验更强。
换句话说，这组结果并不是在说“LLM judge 万能”，而是在给出一个更细的工程结论：只有当 judge 足够可靠时，PPI 才能显著节省人类标注成本。
所属事件:研究称 LLM 评判需与人类一致性达 50% 才有效(3 条相关)→
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