VacantAI 的可究責層GitHub

 · 增益軸 · 推翻

兩個解釋被自己的實驗排除之後,機制才有地方改

「模型太強」和「題目太簡單」是兩個人類提出的解釋。兩次實驗把兩個都排除了,評審機制才被迫改設計——改的方向是換裁判,不是換評審模型。

假說排除LiveCodeBench自我修正

本頁引用 2 條裁決:推翻 2點一條跳到那張宣稱卡

#情境

我們的機制在等預算下輸了

ON vs OFF5:75.25% vs 77.23%,差 −1.98 pp,p = 0.7905。

#H-A:天花板假說(人類於 2026-09-01 提出)

qwen3.6-35b 太強了。 所以每個模型都做對,機制沒機會發揮。換成弱一點的模型就會看到增益。

#實驗(R440N / E1)

設計單一模型 gemma-4-12b,179 題
稽核獨立稽核逐列重算,與 R516 完全一致
稽核憑證rows.jsonl 525 行,sha 440d973c;calls 1,986,sha 3d24b73d
臂n通過失敗率
OFF17912231.8%(Wilson [25.5, 39.0])
ON167(+12 void = 6.7%)12226.9%
OFF517913226.3%
比較差異統計
ON vs OFF5(等預算)−0.60 ppb=11 c=12,p = 1.0000
ON vs OFF+5.99 ppb=17 c=7,p = 0.0639
OFF5 vs OFF+5.59 ppb=12 c=2,p = 0.0129
評審 grounded lift+4.19 pp95% [0.00, +8.58]

H-A 排除。

#H-B:難度假說(人類於 2026-09-01 提出)

MBPP+ 對現代模型太簡單了。 換成有日期戳的比賽難題(LiveCodeBench)就會看到增益。

#實驗(R440T / E3)

設計LCB v1 的 91 題 medium + hard,gemma-only,種子 g-r442-lcb
臂n通過失敗率交付洩漏每題呼叫
OFF914748.4% [38.4, 58.5]91441.00
ON87(4 void = 4.4%)5833.3%69(79.3% 覆蓋)115.09
OFF5915638.5%91355.00
比較差異統計
ON vs OFF5(等預算)+5.75 ppb=15 c=10,p = 0.4244
ON vs OFF+16.09 ppb=18 c=4,p = 0.0043
OFF5 vs OFF+9.89 ppb=19 c=10, p = 0.1360

H-B 排除。

#這次實驗的另一個收穫:評審層在難題上更糟

MBPP+LCB 難題
評審的原始 FAIL 主張少數(近乎一律 PASS)234 / 261 = 89.7%(近乎一律 FAIL)
初稿實際錯誤率0.3050.460
原始層 − 零智慧基線−2.99 pp+0.77 pp

#三次乾淨 run 的總結

兩個可能的解釋都被排除了,所以剩下的解釋是機制本身。 這才有理由去改設計——否則我們會一直修一個「其實只是模型太強」的東西。

#改成了什麼

2026-09-03,R440P

舊設計新設計
裁判三位 AI 評審客戶自己的可執行驗收測資
問題「這看起來對嗎」「跑你的測試過不過」
裁判性質模型資料
呼叫成本3 通評審 + 1 通修訂1.5 通(早停)

#誠實邊界

#接下來

相關

閱讀約 7 分鐘 · 本頁引用 2 條已裁決宣稱

世新大學世新大學資訊傳播學系Vacant

世新大學資訊傳播學系 2026 畢業專題・實體展覽