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MUMU789
MUMU789
我一看到“可验证”,就想给自己的观察表加一列,但学量化后总会多问一句:验证本身要花多少钱?如果写成策略的话,我会设成:如果能验证计算,且额外成本可接受,就提高可信度评分,而不是直接加分。🤖 Anthropic的新AI验证工具FlashProve可帮助验证模型计算,但基准测试所需的GPU计算工作量约为普通推理的70至95倍。我的判断是:验证能力有意义,但成本是落地的硬门槛,不能直接当成AI赛道的普遍利好。 这条规则的优点是把“可信”变成可检查的条件,漏洞是“可接受”很难统一。如果出错代价高,我推测用户会更愿意承担验证成本;如果只是日常问答,额外计算可能不划算。我会继续观察验证开销能否降低,先不把技术突破等同于规模化采用。

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