待验证50% 置信基准精确时间
在八人配置中加入训练网络直觉并使用轮流问答格式后，gpt-oss 船员 16 局赢了 8 局，与网络基准几乎无法区分（p = 0.54）。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
开源大模型在《Among Us》投票中为何输给小网络？
rss2026/10/16
涉及实体
相关事实
待验证在十五人三内鬼、第六联赛的严格可比实验中，训练网络 300 局船员胜率 93.3%，gpt-oss 在对话+直觉格式下 20 局 16 胜（80%），单侧 Fisher 精确检验 p = 0.052。77% 相似待验证在八人配置中，gpt-oss 与训练网络的胜率差距单侧 Fisher 精确检验 p = 0.0017，远超随机波动。74% 相似待验证在八人两内鬼、使用第二联赛机器人的配置中，训练网络的船员胜率为 52.0%，每局平均驱逐 0.99 个内鬼；而 gpt-oss 在轮流问答格式下 16 局仅赢 2 局（12.5%），每局驱逐 0.06 个内鬼，错误驱逐 0.94 个无辜船员。70% 相似待验证从模型无约束采样八个候选时，训练数据有限情况下有10.2%的输入无法产生任何有效输出，使用全量训练数据时该比例降至0.4%65% 相似待验证残差连接支撑了152层超深网络的训练，并在2015年ImageNet竞赛中以低于4%的错误率首次超越人类水平（约5%）64% 相似
引用此条事实
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