Perslis Research
PERSLIS RESEARCH · 符号推理与学习式选择

地板与分类器。

魔方是简单情形:每一次选择都可以被验证,所以模型即使猜错也能被免费纠正。真正有意思的问题是——在你无法验证的普通情形里会发生什么,以及置信度分数是否与一次检查属于同一类东西。它不是。而魔方是展示原因的干净场地。

AI 模型

 
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    符号地板

    四个子群 · 精确查表 · 0 次模型调用
     
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      打乱:

      每一个挑战者,同一个魔方,各记录一次

      每个模型都拿到这个完全相同的魔方,看到六个面、被告知记号法,并有六轮机会,每一轮之后都会看到更新后的状态。它提出的每一步都由地板所用的同一个内核执行,所以「已还原」就是真的还原。联系不上的模型会如实标注——我们不会替它猜测任何结果。

      求解器判定步数思考

      在 24 个打乱上,两个解法在每一个魔方上都通过了验证

      分层法符号地板

      与步数无关的那一部分

      给解法一个已还原、但其中一条棱块原地翻转的魔方。每一个贴纸都是合法颜色,每一块都在合法位置上——而这个魔方不可能存在。一个在固定答案集合上做选择的分类器,根本没有「这个输入不属于这个世界」这一档输出;它最多只能在一堆全都错误的情形之间表示不确定。

      对照组:两条棱块翻转是可达的,返回 REACHABLE —— 一个什么都拒绝的检查毫无价值。

      起因是一篇公开帖子,演示了在固定流程内用分类器挑选魔方情形 —— 来源。本页上的每一个数字都由我们自己测得。