卡帕西又来发布趣味编程项目了～拿柜配资
这次直接整了一个"大模型议会"（LLM Council）web app。
界面看起来和 ChatGPT 的聊天形式别无二致，但实际上当用户输入问题后，系统会通过 OpenRouter 调起多个大模型开会商议。
有意思的是，它们不仅会一起答题，而且还会互相评分、排序，最终将由主席模型给出一个统一答案。
卡帕西刚把这个应用的安装部署教程分享出来，就立马被不少网友码住：
更有甚者表示，或许以后模型自己评价模型本身就能变成一种新的"自动 benchmark "：
畅销书《Python 机器学习》作者也很看好这个思路：
具体来说，卡帕西的这个 LLM 议会系统，主要可分为三步流程：
Step 1：让多个模型同时回答一个问题。
首先使用中间层 OpenRouter 同时调用多个大模型，包括：
GPT-5.1
Gemini 3 Pro Preview
Claude Sonnet 4.5
Grok-4
然后在同一问题下逐个收集它们的回复拿柜配资，并以标签视图的形式展示，以便用户进行检查。
Step 2：所有模型进行匿名互评。
这时，每个 LLM 都会收到其他 LLM 的回复。
为避免偏袒，对它们的身份都做了匿名化处理。
然后要求模型根据准确性和洞察力对其他模型的回答质量进行评估，需要给出评分和详细理由。
Step 3：主席模型汇总最终回答。
LLM 委员会将指定一名主席，将所有模型的回复汇总，并形成一个最终的答案，再转交给用户。
于是通过这个过程，就能直接对比不同模型，在处理同一个问题时的风格差异，而且能够直观地看到模型之间互相评价的过程。
这套系统，其实是延续了卡帕西最近分享的用 LLM 分阶段深度阅读的项目。
PS：在 GitHub 上也收获了 1.8k Stars。
该项目将传统的阅读流程重塑为与 LLM 协作的流程，通常阅读一篇文章内容也分为三个阶段：
1、先人工自己通读一次，获得整体感知和直觉理解。
2、然后将内容交给大模型处理，让它理解重难点、提取结构、总结内容等。
3、对文章细节进行深度追问，例如"为什么作者这里会这样写？"
最终就是将写作对象从人类读者转变为 LLM 读者，让 LLM 作为中介理解内容，再个性化翻译给不同的读者听。
当将大模型议会融入其中后，大模型们的商议结果也很有意思。
卡帕西发现，大模型一致认为最强、最有洞见的答案来自 GPT-5.1，而 Claude 被公认为最弱，Gemini 3 和 Grok-4 则排名位于中间。
但显然他对这个答案并不认同，在卡帕西的个人主观评价中，GPT-5.1 内容丰富但是结构不够紧凑；Gemini 3 答案更简洁凝练、信息处理得更好；而 Claude 答案过于简略。
此外，令人出乎意料的是，模型几乎很少出现明显的偏见，它们通常会愿意承认自己的答案不如另一个模型好。
总的来说，卡帕西认为虽然模型内部自评不一定与人类主观一致，但类似的多模型集成或许将成为一个巨大的可探索空间，甚至可能成为未来 LLM 产品的一个突破点。
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/karpathy/status/1992381094667411768?s=20
[ 2 ] https://github.com/karpathy/llm-council
[ 3 ] https://x.com/karpathy/status/1990577951671509438
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