待验证50% 置信事实精确时间
一个序列完全可能通过全部 NIST 测试，却在面对具备学习能力的对手时迅速被预测。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证多种子实验中检验对象从单样本预测分歧变为多次运行的准确率序列时，通常已不再适用McNemar检验69% 相似待验证判定模型是否真正优于基线，通常需要更大样本（数百至数千）、配对检验（如 McNemar 检验）以及多次随机种子下的重复实验。67% 相似待验证现有科学类基准测试将所有已知量一次性提供给模型，只需完成一次性符号推理，回避了通过实验获取信息的环节67% 相似待验证使用Edu-QuRating筛选混合集训练出的模型在九项基准测试上的整体观测准确率高于FineWeb-Edu基线模型，且性能提升集中在特定任务上66% 相似待验证当比较两个具体训练模型的预测行为差异时应固定种子使用同一测试集运行McNemar检验，当评估方法整体优越性时应用多种子重复实验配合配对t检验或非参数检验65% 相似
引用此条事实
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