待验证50% 置信基准精确时间

以 Qwen3-4B 为基础模型，仅用反例数据做监督微调会让模型对真定理的识别能力从 0.27 崩溃到 0.00

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/5

首次发现

来源

反例生成新突破：符号验证器揭示模仿学习陷阱与强化学习修复之道

涉及实体

Qwen3-4Bmodel SymCEproduct

相关事实

待验证一个70B参数模型在Q4量化后的困惑度往往仍低于13B模型在Q8甚至FP16下的困惑度71% 相似待验证量化程度越高（如 Q4）占用显存越少，但生成质量会有所下降69% 相似待验证Ollama默认下载的是Q4量化模型，显存占用小但精度较差、幻觉表现更明显66% 相似待验证该纯提示方法与微调单模型SOTA之间的差距缩小到仅0.38分66% 相似待验证零样本的基于片段的 GLiNER 模型在依赖机构职能的实体类型上几乎完全失效，微观 F1 仅为 0.24365% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/975472

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/975472

MCP

get_claim(id=975472)