CORE：透過資訊性子聲明識別實現穩健的事實準確性

大型語言模型的事實準確性評估指標容易受到生成重複或顯而易見資訊的影響，而 CORE 則透過選擇資訊豐富且獨特的子聲明來解決這個問題，提高評估的穩健性。