arXiv:2611.09223v1 Announce Type: new Abstract: Existing Korean benchmarks for Large Language Models (LLMs) evaluate performance across diverse knowledge domains, but their accuracy scores cannot distinguish whether incorrect responses arise from a lack of required knowledge or a failure to apply that knowledge correctly. Our analysis of existing Korean benchmarks reveals that most questions can be answered through factual recall alone, while those demanding greater application also differ in required knowledge, making it difficult to isolate application ability. To address this, we introduce
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
