Self-Refine.

Self-Refine 是一种让大语言模型通过「生成 → 自我批评 → 改进」的循环来迭代优化输出质量的技术。 不需要额外的训练数据或人工标注，仅靠模型自身的反馈能力就能显著提升生成质量。

本 Demo 将 Self-Refine 应用于两类开放式生成任务：演讲稿撰写和故事创意写作。 两类任务有各自独立的评审维度（演讲：论证力度/具体案例/语气坚定度/结构清晰度； 故事：情节张力/人物塑造/悬念与伏笔/语言风格）， 模型在每轮批评后自主判断是否已达标，动态决定迭代轮数（而非固定轮数）。 若模型判断稿件已满足质量标准则提前收敛，否则继续迭代直到达到最大轮数上限。

北京大学 · 课程结课项目 Demo · 后端调用 DeepSeek API