Wide / Deep
RESULTS → ANALYSIS → REVISION
本地准备完成 / 等待用户开机

新方法合并完成,
把重复工作省下来。

保留新题筛选,加入错误后的简短自查;首轮相同题单与回答共用,纠错后各自继续。先补旧最佳组完整50题,再做本轮四版本比较。

旧实验900 / 900原结果保留
合并代码193 项通过实际安装完成
新实验等待开机尚无新正式成绩
本次实验安排

四个版本,三轮,
相同部分先复用。

三个训练组:20道种子,每题八份,每轮合计最多60题。种子与复习题、新题分别匹配数量,整轮收齐后一起训练。

版本做什么比较什么
未训练参考原模型不训练,使用共同作答说明测30题学到了多少
同题量普通训练固定种子加官方训练题,采用相同新题筛选与候选上限是否只是多练题的收益
Wide+Deep按完整八份表现出题,保留卡点、调难和回考课程安排是否有效
Wide+Deep+纠错同样选题,主练后学习原题中实际成功的补救加入纠错后是否更可靠
01

先做一份,开始诊断

老师工作时补齐八份,全部成败都参与后续选题。

02

出题后筛选

先确认能完成、能力必要、方向正确;八份中成功1–7份的新题入选,最多改题补一批。

03

整轮匹配与主练

三组匹配题量,直接用已收集回答一起学习。

04

纠错组学习补救

保留真实错误和材料消耗,回原题完成目标,再学习有用改正与简短检查。

05

各自进入下一轮

第一次纠错以后,两个方法组根据各自模型表现出题和作答。

所有版本使用同一作答接口:错误后可简短检查再给一个动作。不撤销环境、不额外调用模型,仍最多24步。最终四个版本共同测30题,每题随机两份、固定一份,共360份。

整场规划

约 21 小时

先补旧测试,再完成新三轮和共同测试

中间场景约21小时,候选较少约13小时。若候选额度全用满、任务更慢且新回答耗时翻倍,压力场景约91小时。按旧费率每小时1.79美元,分别约38、22、163美元;老师与存储另计。

预算计入被筛掉候选、出题、学习、纠错、保存和测试;新自查耗时尚未在目标显卡实测,首轮复用也没有直接折成整场提速。开机后用真实完整题更新剩余时间。

减少重复工作

旧材料接着用,
同一首轮只做一次。

沿用20道种子、50道测试题、240道普通组候选与验题记录。已有的原模型和运行环境继续使用。

90 份旧测试回答保留
320 份首轮种子少重复做
≤ 640 份首轮候选少重复做
0 次入选后重新作答

两个方法组共用首次纠错前的题单、候选和完整回答;学习分别进行,后续按各自模型继续。模型不同、作答说明不同的旧回答不混入新训练。完成的答卷和阶段模型作为接续点,不逐动作保存。

新增改动

看见错误后,
把下一步改对。

检查和动作放在同一次回答里。只执行一个动作,成功仍由原题环境判断。

例如投掷器题已经有1份红石和1份圆石,但制作需要7份圆石。模型应检查缺少的数量,补6份圆石后继续制作;不用丢掉已有材料,也不能把已经消耗的材料当作还在。

纠错学习保留实际错误后的状态。方案真正完成原目标后,才从有效改正中选取学习内容;每段成功补救至多附带一条有可见反馈依据的简短检查。反思文字本身不加分。

本地已验证环境执行、实际学习、长题和保存后继续。新实验将比较错误后是否换动作、是否减少重复错误,以及最后测试能否提高。

开机前准备

最终合并版已检查,
启动包已独立安装。

本地检查覆盖本次方法、真实小模型学习、保存重载、三轮接续、旧补测衔接和最后共同测试。

范围通过
共同说明、长题与新旧材料分开26
完整作答、学习与保存97
首轮课程与回答复用7
旧补测、完整三轮与共同测试5
安装、启动和失败处理8
自主纠错、实际学习与接续41
新题筛选、补题与匹配9
本轮 193 项通过最终包实际解压安装通过旧材料保持不变

目标显卡的实际速度与显存、首次正式学习保存,开机后随必做工作确认。先补旧最佳组的20题,预计20–40分钟,15分钟查看首批产出。连续45分钟无进展会退出工作程序,Pod停机由唯一负责人操作确认。

继续保留旧结果与分析

旧实验为什么收益不明显 → · 新题有效率与筛选依据 → · 下载本轮实验组与复用安排 ↓