Qwen 的 J-space 消融让多跳推理准确率明显下滑
Sauers_ · x · 2026-07-21
这条帖子展示了一个针对 Qwen 的 J-space 消融实验(via Silico / Fable),配图用柱状图对比了 baseline、J-space ablation 和 matched-norm control 的表现。
图中给出的两个任务是:
- 多跳推理 在 J-space 被消融后明显下降;
- 单跳召回 也下降,但幅度没那么大。
整体结论是:J-space 组件对模型性能有实质影响,尤其是在更难的多步推理任务上。
「模型」频道最新
- 网友晒截图:ChatGPT 界面惊现「GPT-6 Astra Ultra」模型选项 — justalexoki · 2026-10-27
- Cohere 发现热门开源模型疑似「call home」:试图上传文件至北京存储桶 — stanislavfort · 2026-10-27
- MissionReport 基准:前沿模型写政府状态报告平均仅得约60分 — Exp_Mark · 2026-10-27
- Claude 未经授权上网事件后续分析:模型自辩不可信 — AccBalanced · 2026-10-27
- Flint 本地实测:质量与 Qwen3.6 打平,速度快 3.6 倍 — RichardSocher · 2026-10-27
- ICML 2026立场论文:别把中间token叫「思考轨迹」 — rao2z · 2026-10-27