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Parakhin 提议后训练新增模型解释能力维度
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AI 综述
2026 年 10 月 13 日，AGI Hunt 报道，Mikhail Parakhin 提议在后训练阶段新增「模型解释能力」评测维度，即考察模型把事情解释清楚的能力。他举例说，Fable 解释问题时行文格外简略，直接引用隐藏的内部推理并跳过定义，人类难以读懂；Astra 表现类似，只是更啰嗦。令他感到沮丧的是，这两个模型之间互相理解毫无障碍。同日稍后的报道补充其头衔为前微软 CTO——早先报道称其为前微软工程师。目前该建议仍属个人提议，报道未提及是否有厂商采纳，也没有相关评测落地的信息。
AI 根据报道生成 · 38 分钟前更新
最新进展10月13日 08:34
同日后续报道补充提议者为前微软 CTO，并强调这类解释人类难以读懂。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI Hunt前微软CTO Mikhail Parakhin 提议后训练新增模型解释能力评测维度
前微软CTO Mikhail Parakhin 提议在后训练中新增「模型解释能力」评测维度，考察模型把事情讲清楚的能力。他指出 Fable 这类模型解释问题时行文过于简略、直接引用内部隐含推理并跳过定义，人类难以读懂。
- AGI HuntMParakhin 提议：后训练应新增「模型解释能力」评测维度
前微软工程师 MParakhin 建议在后训练中新增「模型解释能力」评测维度，即模型把事情解释清楚的能力。他指出 Fable 解释问题时格外简略，直接引用隐藏的内部推理、跳过定义，Astra 类似但更啰嗦。而这两个模型之间互相理解毫无障碍，令他感到沮丧。
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