L.02 / 数据选择实验

1,000 个训练名额,
你会怎么选?

正在读取真实训练记录…

三轮互动实验 · 约 2 分钟

先做判断,再打开六次真实训练留下的结果。

01 / 1K 数据预算分配挑战

你只有 1,000 个训练名额。

每轮都先选,再看真实证据。这里不会根据你的选择虚构模型成绩。

  1. 1定优先级
  2. 2猜真实结果
  3. 3找原因

第 1 轮 / 先定策略

你最想把预算花在哪里?

没有标准答案。请选择你进入实验前最相信的一条原则。

选择只记录你的判断,不生成预测分数。

02 / 真实视觉问答样本

一张图,一个科学问题

模型需要同时理解图像、问题与候选答案。

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ScienceQA 真实图片
AI 任务 读图 + 理解问题 + 多项选择

问题

    查看 ScienceQA 英文原题

      正确答案

      ScienceQA 冻结答案

      模型预测

      03 / 数据选择研究

      少一点数据,能不能学得一样好?

      训练数据 ScienceQA 真实图像 + 科学问题
      随机基线 Random-1000 随机选择 1,000 条
      VS
      数据选择 COINCIDE-1000 忠实复现公开选择方法
      相同训练预算 VLM 同一 LoRA / SFT 配置
      公平评测 留出测试集 同一测试集与指标

      当前研究状态

      04 / 训练检查

      这次训练是真实跑完的

      正在读取 J02 receipt…

      CUDA 训练闭环

      05 / 技术证据

      可追溯,但不打扰第一眼

      Checkpoint、模型版本、SHA 与确定性证据都保留在这里。

      当前样本与训练证据

      项目真实进度