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Self-Play Critic（SPC）是一种创新的大语言模型推理评估方法，其核心思想是利用对抗博弈的概念提升模型的评估能力。该方法通过引入“误导生成器”和“评判器”两个组件，使它们在对抗游戏中相互竞争，从而实现自我进化。这种机制无需依赖大量手动标注数据，有效提高了大语言模型在复杂推理任务中的评估效果。SPC为模型优化提供了一种高效、自主的学习路径，具有广泛的应用前景。