热点事件观察中
用户基于Qwen3.5-9B微调故意反向决策模型Bev
1 篇报道1 个报道来源2 天前更新
先了解这件事
AI 综述
一名作者基于 Qwen3.5-9B 模型，采用 Bespoke Nimble adapter 微调方法，经过 51 分钟微调，训练出一个名为 Bev 的决策模型。该模型的设计目标明确为在决策任务中故意选择错误答案。在 324 条 held-out（留出测试集）决策测试中，Bev 的答对率仅为 1.9%，与几乎完全相反的选择一致；但其平均置信度高达 96%，且在置信度不低于 90% 的子集中答对率反而进一步降至 1.4%，呈现出答错时反而更加自信的现象。该报道于 2026 年 10 月 7 日发布在 Reddit r/LocalLLaMA 社区，作为一次对照测试用例发布。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
最新进展10月7日 01:38
Bev 在 324 题测试中答对率仅 1.9%，但平均置信度高达 96%，呈现错答却高置信的特征。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- Reddit · r/LocalLLaMA基于 Qwen3.5-9B 微调的"Bev"决策模型：故意选错答案的对照测试用例
作者基于 Qwen3.5-9B 微调出决策模型 Bev，借助 Bespoke Nimble adapter 微调 51 分钟后，使她在 324 条 held-out 决策上答对率仅 1.9%、平均置信度 96%，置信度 ≥90% 时答对率仅 1.4%。
本事件热度走势
当前热度 4·可比范围峰值 10（10月7日 03:00）·近 24 小时可比范围变化 -50%
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。