MARQ：将系统工程知识注入LLM的需求质量评估原型
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MARQ：将系统工程知识注入LLM的需求质量评估原型
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AI 综述
研究团队提出模块化、与具体LLM无关的需求质量评估原型MARQ，通过按准则组织的知识栈把INCOSE需求质量准则注入大模型。 在专家标注的NASA需求集上，每个模型运行100次，Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol和Gemma 3 12B的F1中位数分别为0.80、0.62、0.53，均高于各自现成基线的0.55、0.52、0.18。
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最新进展10月28日 12:00
MARQ：融合系统工程知识的模块化、LLM 无关需求质量评估器报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.SEMARQ：融合系统工程知识的模块化、LLM 无关需求质量评估器
研究团队提出模块化、LLM 无关的需求质量评估原型 MARQ，通过按准则组织的知识栈将 INCOSE 需求质量准则注入 LLM。在专家标注的 NASA 需求集上，Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 和 Gemma 3 12B 的 F1 中位数分别为 0.80、0.62、0.53，均高于各自 off-the-shelf 基线的 0.55、0.52、0.18。
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