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Epi2Diff：用大模型推理轨迹预测人类试题难度，SAT数学分类准确率73.0%

不用考生实测就知道题难不难：这个AI试题评测框架把考试难度“量化”了

微信原文未提供可用的配图，这里用品牌首字占位

阅读提示

弗吉尼亚理工大学、马里兰大学、MBZUAI与匹兹堡大学研究团队提出Epi2Diff，将大模型推理轨迹拆分为八类认知片段并提取83维过程特征，结合题目语义预测人类作答难度。

EVENT BRIEF / MARKET ATLAS

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最后更新 2026-11-02 15:49 · 结论随新证据更新，请回看时效

OBJECT LENS / SIGNAL

市场信号

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动作归类: 研究/数据
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Evidence / read before reuse

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01 / SIGNAL

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发现 2026-11-02 15:49
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36氪媒体报道

原始发布: 未公开 / 未确认
发现时间: 2026-11-02 15:49
证据等级: 尚未核验
权利状态: 仅摘要与原文链接 · 审核信息未公开
来源关系: 相关报道，未绑定具体判断
信源状态: 暂时失效 / 更新可能延迟

未公开或未确认：市场范围（另有 2 项未提供）

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来源：36氪 · 36kr.com

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