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该研究论文介绍了一种名为 LLM-as-a-Verifier 的通用验证框架，旨在通过验证缩放提升大型语言模型在复杂任务中的表现。不同于以往输出离散分数的评估方法，该框架利用概率分布和逻辑回归生成连续分数的细粒度反馈，从而更精准地辨别方案优劣。研究通过得分粒度、重复评估和准则拆解三个维度实现了验证能力的持续提升，且无需额外训练即可应用于代码、机器人和医疗等多个领域。实验结果显示，该方案在 Terminal-Bench 和 SWE-Bench 等基准测试中均达到了顶级水平。此外，该框架还能作为强化学习的奖励信号或任务进度监控工具，显著增强了智能体在现实环境中的运行效率。
