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在大模型作为评估者日益普及的背景下，其内在偏好问题成为影响评估结果公正性与准确性的关键因素。研究表明，模型在未经干预的情况下往往继承训练数据中的偏见，导致评估偏差。近年来，无监督去偏对齐（UDA）技术的兴起为缓解这一问题提供了有效路径。通过UDA，可在无需标注数据的前提下调整模型的判断倾向，显著降低其偏好对评估结果的干扰。该技术不仅提升了大模型作为评估者的可靠性，也推动了其在教育、内容审核和科研评审等高敏感场景中的应用。未来，结合持续优化的去偏方法，大模型有望实现更高水平的公正性与一致性。