本文提出了一种新的适应性精确布尔评估框架，以提高大型语言模型在医疗领域的响应质量评估。该框架通过最小化目标性问题集，增强评估的一致性和效率，尤其在自动化评估和非专家参与方面，显著节省评估时间，促进LLMs在医疗评估中的应用。

该研究提出Kozax框架，旨在解决遗传编程中适应性评估的高计算需求问题，支持大规模数据集和自定义运算符，展示了在科学计算中的优化潜力。