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用 nanogpt 极早 checkpoint 做基准被批学术不端
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AI 综述
2026年10月，有人指责一项基准测试使用 nanogpt 训练仅前 3% 进度的 checkpoint，并在对比图表中隐藏 y 轴标签，属学术不诚实。被引原文指出，该对比图发布于 fineweb 验证损失 5.0 nats 处，这一损失值高到根本不在 nanogpt-small 训练曲线图内。原文还称，此阶段大部分信号只是把低概率 token 的 logits 推向负无穷，真正的特征学习尚未开始，模型能力差异 largely 是噪声。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- AGI Hunt用 nanogpt 训练前 3% 的 checkpoint 做 benchmark 还藏 y 轴标签，被批学术不端
有人指责用 nanogpt 训练仅前 3% 进度的 checkpoint 做基准测试并隐藏图表 y 轴标签，属学术不诚实。被引原文指出，对比图发布于 fineweb 验证损失 5.0 nats 处，该损失值高到根本不在 nanogpt-small 训练曲线图内。此阶段大部分信号只是把低概率 token 的 logits 推向负无穷，真正的特征学习尚未开始，模型能力差异 largely 是噪声。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。