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审计：模型后续版本的预训练披露常不延续
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AI 综述
10月28日发表于 arXiv cs.CL 的一项审计，用 2025 年 FMTI 的 24 项预训练指标，考察了 17 个模型家族的 41 个模型条目，以检验预训练信息披露能否延续到后续版本。结果显示，在 24 组相邻版本对比中，有 11 组的披露分数下降、6 组上升、7 组持平；共有 38 项指标信息丢失，另有 28 项指标信息增加。同一家族内也有分化：OLMo-2 与 OLMo-3 总分相同，但各自有三项指标增加、三项指标丢失。报告指出，语料构成与训练算力方面的披露缺口仍然存在。
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最新进展10月28日 12:00
新审计发现，24 组相邻版本对比中 11 组披露分数下降，共丢失 38 项指标信息。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.CL预训练披露能否延续到后续版本？17 个模型家族 41 个模型条目的审计
用 2025 FMTI 的 24 项预训练指标审计 17 个模型家族 41 个条目后发现，后续版本并未稳定延续此前的预训练信息披露。24 组相邻版本对比中 11 组分数下降、6 组上升、7 组持平，共 38 项指标丢失、28 项增加；OLMo-2 与 OLMo-3 总分相同却各有三项增与三项失。语料构成与训练算力方面的披露缺口仍然存在。
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