English(EN) I trained a model to be wrong 98% of the time and 96% sure about it. It took three tries.

开发者创建了一个AI模型，旨在高置信度地出错

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-06 17:38

一位开发者创建了一个名为Bev的AI模型，其设计目的是故意以高置信度提供错误答案。Bev在Qwen3.5-9B上进行了微调，旨在作为测试AI决策管道的对照案例。最初的训练尝试失败了，但通过使用现有的适配器并反转标签，最终成功，导致该模型大约98%的时间出错，同时对其错误响应保持96%的置信度。Bev可通过Hugging Face Spaces和Ollama获取，它既是一个幽默的“人工醉酒智能”，也是一个用于验证系统鲁棒性的工具。 AI

影响通过充当旨在正确的模型对照案例，可作为独特的测试夹具，以验证AI决策管道的鲁棒性。

排序理由发布了一个专门的、非前沿的AI模型用于测试目的。

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Signal score: 5 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Tool; 发布了一个专门的、非前沿的AI模型用于测试目的。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: model release, product, other; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: Breaking (< 6h); Fresh story with cross-source coverage still developing. Ranking may shift as more sources report.

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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/ricyoung · 2026-10-06 17:38

我训练了一个模型，它98%的时间都出错，并且96%确信自己是错的。这花了三次尝试。

<div class="md">Meet Bev. She is a decision model (the Jev / Nimble kind: you give her a situation and a question, she gives a probability for each answer), fine-tuned on Qwen3.5-9B to pick the worst answer on purpose. Try her in your browser: <a h…

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报道来源 [1]

我训练了一个模型，它98%的时间都出错，并且96%确信自己是错的。这花了三次尝试。

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