LLM Jury-on-Demand: динамическое жюри LLM-судей для оценки качества текстов

LLM-судья может отлично оценить 100 текстов и провалить 20, но ты не узнаешь заранее какие именно 20. Проблема в том, что надёжность судьи зависит от контекста — одна модель хороша на коротких новостях, плывёт на длинных технических текстах. Статическое жюри (одни и те же судьи для всех) игнорирует эту вариативность. LLM Jury-on-Demand позволяет получать надёжные оценки качества текстов, собирая для каждого случая своё жюри. Фишка: система предсказывает надёжность каждого судьи для данного конкретного текста → отбирает топ-K самых надёжных → взвешивает их голоса по уровню предсказанной надёжности. Жюри меняется от текста к тексту.