本篇文章探討在大模型訓練與推理過程中引入「錯題本」的思路，透過輔助模型建立錯誤案例的記憶庫，實時糾正主模型的預測，進而提升整體性能。
文章指出，能力的提升往往來自於系統性反覆練習與針對性糾錯，而非單純增加訓練數量。透過錯題本，主模型在推理階段能以更高的精確度回覆，並在多種任務上取得更好表現，例如讓 6B 大小的模型在某些情境中接近或超越 8B 模型的性能。
報導出自 36氪，該做法也在其他媒體中被引用，反映出在現代大模型訓練與推理中，錯誤分析與錯題重訓的策略再次成為焦點。
本篇文章探討在大模型訓練與推理過程中引入「錯題本」的思路，透過輔助模型建立錯誤案例的記憶庫，實時糾正主模型的預測，進而提升整體性能。
文章指出，能力的提升往往來自於系統性反覆練習與針對性糾錯，而非單純增加訓練數量。透過錯題本，主模型在推理階段能以更高的精確度回覆，並在多種任務上取得更好表現，例如讓 6B 大小的模型在某些情境中接近或超越 8B 模型的性能。
報導出自 36氪，該做法也在其他媒體中被引用，反映出在現代大模型訓練與推理中，錯誤分析與錯題重訓的策略再次成為焦點。