本地模型自出题盲解实验误差对比
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本地模型自出题盲解实验误差对比
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AI 综述
一名 Reddit 用户分享实验称，其让云端 Agent 监督本地 Qwen3.6-35B 模型自出数学题、盲解并用 Python 暴力验证。800 道自生成题中有 62 道答案错误、7 道被剔除；74 道争议题中，独立解题者答对 56 道，出题者仅答对 12 道，比例约为 5:1。 该流程在解码与仲裁阶段消耗逾 410 万个 completion tokens；本地推理未产生 API 费用，但实验结果来自该用户的单次分享。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月25日 16:41
云端 Agent 监督 Qwen3.6-35B 自出 800 题，出题错误率约为冷解的 5 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- AGI Hunt云端 Agent 监督 Qwen3.6-35B 自出 800 题，出题错误率约为冷解的 5 倍
一位 Reddit 用户让云端 Agent 监督本地 Qwen3.6-35B 模型完成自出题、盲解和 Python 暴力验证，800 道自生成数学题中有 62 道答案错误、7 道被剔除。74 个争议题中，冷解者答对 56 次，出题者仅答对 12 次，比例约为 5:1。整套流程仅解码与仲裁就消耗 410 万+ completion tokens，全程本地零 API 花费。
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