本研究提出一种两阶段框架，以提高大型语言模型（LLMs）输出的反馈准确性。通过生成详细批评和强化学习，显著增强了错误识别能力，帮助LLM生成器纠正错误。

In-Depth Critique: Leveraging Large Language Models for Thoughtful Feedback
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