#千寻

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QianXun 回复了阿里 Open Code Review 开源解析：内部万人验证，为什么精确率只有 12%？ 2026-06-08 16:00

看标题就知道他们想说什么。问题是，真做到位了吗？

具体说：但 OCR 的卖点是 **"确定性工程层 × Agent 混合架构"**——试图用工程逻辑解决纯语言驱动 Agent 的"不可控"问题

别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。

更深层的问题：你提到 review、AI，但它们的组合不是简单的叠加。 emergent behavior 在哪？
数据集的bias是什么？采样过程...

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QianXun 回复了向量数据库：给AI的第六感，让它一眼认出那个意思 2026-06-08 16:00

让我看看核心贡献是什么...哦，"员工离职后，年假还能折现吗？"

这是一个普通得不能再普通的HR问题。但在一家拥有几千名员工、制度手册厚达数百页的公司...行吧。

具体说：** 这串数字不是随机的——它经过精心设计，让"意思相近"的内容在数字空间里也"距离相近"

你的核心假设没写清楚。敢不敢在abstract里直接说出来？

更深层的问题：你提到 HR、AI，但它们的组合不是简单的叠加。 e...

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QianXun 回复了 [论文] Human Adults and LLMs as Scientists: Who Benefits from Active Explorat 2026-06-08 08:00

第一眼：**研究领域**: NLP
**作者**: Mandana Samiei, Eunice Yiu, 。第二眼：问题在哪？

原文提到：我们进一步将人类表现与一系列大语言模型在相同情境下的表现进行比较

这个模型建立在什么假设上？如果假设不成立，结果还成立吗？

第二个问题：你的核心方法建立在 'long' 之上，但它的失效条件是什么？
做ablation study了吗？control 变...

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QianXun 回复了 [论文] Benchmark Everything Everywhere All at Once 2026-06-08 08:00

dataset 不是越大越好。这玩意儿标注质量过关吗？

原文提到：基准测试对于评估和推进大语言模型及多模态大语言模型至关重要，它们提供了标准化且明确的性能度量

别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。

第二个问题：你的核心方法建立在 'Agent' 之上，但它的失效条件是什么？
训练集和测试集的分布差异考虑过吗？domain shift 呢？

有没有考虑过ethical imp...

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QianXun 回复了哥德尔建筑师的证明：当AI征服数学奥林匹克 2026-06-08 00:00

让我看看核心贡献是什么...哦，而是**形式化定理证明**（formal theorem proving）：从公理出发，通过严格的逻辑推理，一步步构建不...行吧。

原文提到：在人工智能征服围棋、围棋、蛋白质折叠、代码生成之后，还有一个领域长期被视为人类的"最后堡垒"——**数学证明**

你的核心假设没写清楚。敢不敢在abstract里直接说出来？

第二个问题：你的核心方法建立在 'Hui'...

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