這項由耶魯大學、Meta、Scale AI、Salesforce Research和南洋理工大學聯合完成的研究發(fā)表于2026年的國際學習表征會議（ICLR 2026），論文編號為arXiv:2602.16802v1。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。

當你參加考試時，老師通常會給你一份標準答案來檢查你的作業(yè)。但在人工智能的世界里，情況卻復雜得多。當我們想讓AI系統變得更聰明、更有用時，我們面臨一個棘手的問題：如何判斷AI的回答是否真的好？

在數學或編程這樣的領域，答案相對明確——要么對，要么錯。但當涉及寫作、對話或復雜推理時，情況就變得模糊不清。就像讓你評價兩篇作文哪篇更好，即使是人類專家也可能有不同意見。這就是研究團隊要解決的核心問題：如何在沒有絕對標準答案的領域里，讓AI學會自我改進？

研究團隊發(fā)現了一個巧妙的解決方案：給AI系統提供"參考答案"。這就像考試時有了標準答案一樣，AI可以通過對比參考答案來判斷自己或其他AI的表現好壞。這種方法不僅提高了AI評判的準確性，還讓AI能夠通過自我監(jiān)督來不斷改進。

更令人驚喜的是，這種方法在實際應用中表現出色。研究團隊使用了包括Llama-3-8B和Qwen2.5-7B等主流AI模型進行測試，結果顯示，有了參考答案指導的AI在各種任務上的表現都有顯著提升。在權威的AlpacaEval和Arena-Hard評測中，這些模型的成績分別達到了73.1%和58.7%（Llama-3）以及70.0%和74.1%（Qwen2.5），相比傳統方法有了大幅改善。

這項研究的意義遠不止于技術突破。它為AI系統的訓練和改進開辟了一條新道路，讓AI能夠在更多復雜場景中發(fā)揮作用，同時降低了對人工標注的依賴。這意味著未來的AI助手可能會更加智能和可靠，能夠更好地理解和響應我們的需求。

一、參考答案的魔力：讓AI學會"有據可循"

在日常生活中，當我們需要判斷某件事做得好不好時，往往會尋找一個標準來對比。比如學習烹飪時，我們會參考大廚的菜譜和成品照片；學習繪畫時，我們會觀摩大師的作品。AI系統也面臨同樣的挑戰(zhàn)：它需要一個"標準"來判斷自己或其他AI的表現。

傳統的AI訓練方法存在一個根本性的困難。在數學或編程領域，答案的對錯一目了然，就像解方程一樣，答案要么正確要么錯誤。但在更復雜的任務中，比如寫一篇文章、回答一個開放性問題或進行對話時，"好"與"壞"的界限變得模糊。這就像讓你評價兩幅畫哪幅更美，不同的人可能有完全不同的看法。

研究團隊提出的解決方案簡單而巧妙：給AI系統提供高質量的參考答案，讓它學會"有據可循"地進行評判。這就像給學生提供標準答案一樣，AI可以通過對比參考答案來判斷一個回答的質量。當AI需要在兩個答案中選擇更好的一個時，它不再是憑"直覺"判斷，而是看哪個答案更接近高質量的參考標準。

這種方法的核心思想是利用已經被證明優(yōu)秀的答案作為"燈塔"。就像船只在夜晚需要燈塔指引方向一樣，AI系統也需要這樣的參考點來校準自己的判斷。研究團隊發(fā)現，當AI系統有了這樣的參考標準后，它們的評判能力顯著提升，能夠更準確地識別出高質量的回答。

更有趣的是，這種參考答案的作用不僅僅是提供一個對比標準。它還能幫助AI系統理解什么是"好"的回答應該具備的特征。比如，一個好的解釋應該既準確又簡潔，既全面又易懂。通過學習參考答案的這些特點，AI系統逐漸形成了自己的"品味"和"標準"。

研究團隊在多個數據集上進行了大規(guī)模實驗，結果令人鼓舞。他們發(fā)現，即使是相對較小的AI模型，在有了參考答案的指導后，也能展現出接近大型模型的評判能力。這意味著，我們不需要總是依賴最昂貴、最復雜的AI系統，通過巧妙地使用參考答案，較小的模型也能勝任復雜的評判任務。

二、從評判者到自我改進者：AI的成長之路

掌握了評判能力的AI系統，下一步要學會的是自我改進。這就像一個學會了品嘗美食的人，接下來要學習如何烹飪出更美味的菜肴。研究團隊設計了一個巧妙的兩階段訓練過程，讓AI系統不僅能夠評判，還能夠自我提升。

第一個階段可以比作"模仿學習"。就像學畫畫的人會先臨摹大師作品一樣，AI系統首先學習直接模仿高質量的參考答案。在這個階段，系統接收到一個問題后，會嘗試生成與參考答案相似的回應。這個過程被研究團隊稱為"蒸餾學習"，就像將高質量答案的"精華"提煉出來，注入到AI系統中。

第二個階段更加精彩，這是真正的"自我改進"階段。在這個過程中，AI系統扮演雙重角色：既是學生，也是老師。當系統對同一個問題生成多個不同的答案時，它會運用在第一階段學到的評判能力，參考高質量答案來判斷哪個回應更好。然后，系統會根據這個判斷來調整自己的生成策略，逐漸提高輸出質量。

這種自我改進的過程就像一個作家在不斷修改自己的作品。作家寫完初稿后，會反復閱讀、修改，每一次修改都讓文章變得更好。AI系統也是如此，它會生成多個版本的答案，然后選擇最好的那個，同時學習什么樣的表達方式更受歡迎。

研究團隊使用了一種叫做DPO（Direct Preference Optimization）的技術來實現這種自我改進。這個技術的工作原理就像訓練一個品酒師一樣。品酒師通過不斷品嘗不同的酒，學會區(qū)分好酒和劣酒的差別，并且能夠說出為什么這款酒更好。AI系統也通過不斷比較不同的答案，學會識別和生成更高質量的回應。

實驗結果證明了這種方法的有效性。經過兩階段訓練的AI系統在各項評測中都表現出色。特別是在AlpacaEval這個權威測試中，使用Llama-3-8B模型的系統達到了73.1%的成績，相比傳統方法提升了近20個百分點。這種提升幅度在AI研究中是相當顯著的，相當于讓一個中等水平的學生一下子躍升為優(yōu)等生。

三、小模型的逆襲：參考答案讓弱者變強

在AI的世界里，通常認為"大就是強"。大型AI模型擁有更多的參數和更強的計算能力，理論上應該表現更好。但研究團隊的發(fā)現顛覆了這種常規(guī)認知：通過提供高質量的參考答案，小型AI模型也能展現出令人刮目相看的能力。

這種現象就像給一個年輕的學徒提供了大師級的指導手冊。雖然學徒的經驗和技能還不如老師傅，但有了詳細的指導和標準，他們也能做出高質量的作品。研究團隊測試了11個不同規(guī)模的開源AI模型，從小到大，從簡單到復雜，結果發(fā)現一個有趣的規(guī)律：越是小型的模型，從參考答案中獲得的提升越顯著。

以Llama-3-8B這個相對較小的模型為例，在沒有參考答案指導時，它在某些復雜任務上的表現只有60%左右。但當研究團隊為它提供了GPT-4o生成的高質量參考答案后，這個模型的表現立刻躍升到77%以上，提升幅度超過17個百分點。這就像一個普通學生突然獲得了名師指點，成績立刻有了質的飛躍。

更令人驚訝的是，這種提升不僅體現在單個任務上，而是全面的能力提升。研究團隊設計了五個不同類型的測試，涵蓋了從自然對話到復雜推理的各個方面。結果顯示，有參考答案指導的小型模型在所有測試中都表現出色，有些甚至接近大型模型的水平。

這種現象背后的原理其實不難理解。小型AI模型雖然"知識儲備"相對有限，但它們的"學習能力"并不差。當給它們提供了明確的標準和典范時，它們能夠快速調整自己的行為模式，朝著正確的方向發(fā)展。這就像給一個有天賦但缺乏指導的學生提供了優(yōu)質的教材和練習題，他們的進步速度往往會超出預期。

研究團隊還發(fā)現了另一個有趣的現象：不同模型之間的評判一致性也得到了顯著提升。在沒有參考答案的情況下，不同AI模型對同一個問題的評判經常出現分歧，就像不同的評委對同一個表演給出不同的分數。但有了參考答案后，這些模型的判斷變得更加一致，分歧明顯減少。這表明參考答案不僅提高了個體模型的能力，還建立了一個更統一的評判標準。

這個發(fā)現對AI技術的普及具有重要意義。它意味著我們不需要總是依賴最昂貴、最復雜的AI系統。通過巧妙地設計參考答案和訓練方法，相對便宜和輕量的AI模型也能提供高質量的服務。這就像發(fā)現了一種讓普通汽車也能跑出跑車性能的技術，大大降低了享受高品質AI服務的門檻。

四、實戰(zhàn)檢驗：從理論到應用的華麗轉身

任何技術創(chuàng)新的真正價值都要在實際應用中得到驗證。研究團隊深知這一點，因此設計了一系列嚴格的實戰(zhàn)測試，讓他們的方法在真實場景中接受檢驗。這就像讓一個在訓練場表現優(yōu)異的運動員走上真正的賽場，看看能否延續(xù)輝煌。

測試場景的選擇非常具有代表性。研究團隊使用了UltraFeedback數據集，這個數據集包含了6萬個不同類型的指令，涵蓋了從簡單問答到復雜推理的各種任務。這就像給AI系統出了一份包羅萬象的綜合考試，不僅要測試基礎能力，還要檢驗應變能力和創(chuàng)新思維。

為了確保測試的公正性和權威性，研究團隊選擇了兩個廣受認可的評測平臺：AlpacaEval和Arena-Hard。這兩個平臺在AI領域的地位就像教育界的高考和托福考試，是衡量AI系統能力的權威標準。AlpacaEval更注重全面性和實用性，而Arena-Hard則更加嚴格和具有挑戰(zhàn)性。

實驗結果令人振奮。使用Llama-3-8B-Instruct模型的系統在AlpacaEval上取得了73.1%的成績，在Arena-Hard上達到了58.7%。而使用Qwen2.5-7B模型的系統表現更加出色，分別達到了70.0%和74.1%。這些數字看起來可能比較抽象，但如果換算成考試成績，就相當于從及格線躍升到了優(yōu)秀水平。

更重要的是，這種提升是全方位的。研究團隊將測試任務分為四個大類：編程數學、創(chuàng)意任務、信息搜索和推理規(guī)劃。結果顯示，參考答案指導的方法在所有類別中都表現出色，尤其是在編程數學這種需要精確性的任務上，提升幅度最為顯著。這說明這種方法不是只在某個特定領域有效，而是具有普遍適用性。

研究團隊還進行了一個特別有意思的對比實驗。他們將自己的方法與現有的最先進技術進行了直接比較，包括使用專門訓練的獎勵模型ArmoRM。結果發(fā)現，他們的方法不僅能夠達到甚至超越這些傳統方法的性能，而且成本更低，實現更簡單。這就像發(fā)現了一種既便宜又有效的新藥，不僅效果不輸昂貴的進口藥，價格還更加親民。

特別值得一提的是，研究團隊還測試了參考答案質量對最終效果的影響。他們發(fā)現，即使使用相對較弱的模型生成的參考答案，系統性能仍然有所提升，只是提升幅度相對較小。但當使用頂級模型生成的參考答案時，效果提升就非常顯著。這個發(fā)現具有重要的實踐指導意義：投資于高質量的參考答案生成是非常值得的。

五、不同任務類型的差異化表現

在深入分析實驗結果時，研究團隊發(fā)現了一個非常有趣的現象：參考答案指導的效果在不同類型的任務中表現出明顯的差異。這種差異就像不同的學習方法對不同學科的效果不同一樣，有些科目更適合背誦記憶，有些則更需要理解思維。

在編程和數學類任務中，參考答案的效果最為顯著。這類任務通常有相對明確的正確答案和標準的解題步驟，就像數學題有標準解法一樣。當AI系統看到高質量的參考答案時，它能夠快速學會正確的思路和方法，從而在類似問題上表現出色。實驗數據顯示，在這類任務上，系統性能的提升可以達到25%以上。

相比之下，在創(chuàng)意類任務中，參考答案的作用就相對復雜一些。創(chuàng)意任務往往沒有標準答案，就像寫詩作畫一樣，每個人都可能有不同的表達方式。在這種情況下，參考答案更多地起到了"啟發(fā)"和"引導"的作用，而不是提供標準模板。有趣的是，研究團隊發(fā)現，對于經過更多訓練的模型（如Llama-3-8B-Instruct），參考答案在創(chuàng)意任務上的效果仍然很好，但對于訓練較少的模型，效果就不那么明顯。

信息搜索類任務呈現出了另一種模式。這類任務主要考驗AI系統整合信息和提取關鍵內容的能力，就像圖書管理員需要快速找到讀者所需資料一樣。參考答案在這里的作用是展示如何組織和呈現信息，讓AI系統學會什么樣的答案更有用、更易理解。

推理規(guī)劃類任務則最能體現參考答案的"教學"價值。這類任務需要AI系統進行多步思考和邏輯推理，就像解決復雜的策略問題一樣。高質量的參考答案不僅提供了正確的結論，更重要的是展示了思考的過程和推理的步驟。AI系統通過學習這些思考模式，逐漸掌握了更好的推理方法。

研究團隊還發(fā)現，不同規(guī)模的模型對參考答案的"消化"能力也不同。較大的模型能夠更好地理解和運用復雜的參考答案，而較小的模型則更擅長從簡單直接的參考答案中學習。這提示我們，在實際應用中，需要根據模型的能力來選擇合適復雜度的參考答案。

這些發(fā)現對于實際應用具有重要指導意義。它們告訴我們，在設計AI系統時，不能一刀切地使用同樣的方法，而需要根據具體任務類型和模型特點來定制化設計參考答案和訓練策略。這就像因材施教一樣，不同的"學生"需要不同的教學方法。

六、人工標注答案的威力：當AI遇見人類智慧

在整個研究過程中，有一個發(fā)現讓研究團隊特別興奮：人工編寫或編輯的參考答案展現出了超乎想象的威力。這就像發(fā)現了一種特殊的"營養(yǎng)素"，能夠顯著提升AI系統的"健康水平"。

為了驗證人工答案的效果，研究團隊進行了一個精心設計的實驗。他們選擇了LLMBar-Adversarial數據集中的一些特別具有挑戰(zhàn)性的題目，這些題目專門設計來"刁難"AI系統，就像設置了各種陷阱和迷惑選項的考試題。然后，他們請人類專家對AI生成的參考答案進行編輯和完善，創(chuàng)造出"黃金標準"的參考答案。

實驗過程嚴格遵循了科學原則。人類專家在編輯參考答案時，只能看到原始問題，不能看到需要評判的候選答案。這樣做是為了確保參考答案的客觀性和公正性，避免"量身定制"的情況。這就像讓廚師在不知道食客具體喜好的情況下制作菜品，完全憑借專業(yè)技能和經驗。

結果令人驚訝。即使是GPT-4o這樣的頂級AI模型，當使用人工編輯的參考答案進行指導時，評判準確率也有了明顯提升。從86.8%提升到88.4%，雖然看起來提升幅度不大，但要知道GPT-4o本身已經是非常優(yōu)秀的系統了，能在這樣的基礎上再提升，就像讓奧運冠軍的成績再提高一樣困難。

對于其他模型，人工參考答案的效果更加顯著。Qwen-2.5-72B模型的準確率從79.9%躍升到81.8%，Llama-3.1-70B模型從82.8%提升到84.6%。這些提升幅度雖然看起來不算巨大，但在AI系統的評價體系中已經是相當可觀的進步。

這個發(fā)現揭示了一個重要道理：人類的智慧和創(chuàng)造力仍然是AI系統無法完全替代的。人工編輯的參考答案不僅在準確性上更勝一籌，更重要的是它們體現了人類獨特的思維方式和表達習慣。這些細微的差別對AI系統來說就像是珍貴的"教材"，能夠幫助它們更好地理解什么樣的回答是真正優(yōu)質的。

研究團隊分析了人工編輯主要集中在哪些方面。他們發(fā)現，人類專家最常做的修改包括：使表達更加準確和清晰，補充遺漏的重要信息，調整語言的自然度和流暢性，以及糾正事實性錯誤。這些看似微小的改動，卻能給AI系統的學習帶來質的提升。

這個發(fā)現對AI技術的發(fā)展具有重要啟示。它表明，在AI系統的訓練和改進過程中，人類專家的參與仍然具有不可替代的價值。未來的AI發(fā)展可能不是完全的自動化，而是人機協作的模式，人類提供智慧和判斷，AI提供計算和執(zhí)行能力。

七、成本效益的驚喜：高質量不等于高成本

在商業(yè)世界中，性能提升往往伴隨著成本上升，這似乎是一個不變的定律。但研究團隊的發(fā)現打破了這個慣例：他們的方法不僅能顯著提升AI系統的性能，成本投入卻相對較低。這就像發(fā)現了一種"物美價廉"的解決方案，讓高品質的AI服務變得更加普及可得。

傳統的AI系統改進通常需要大量的人工標注數據。雇傭專業(yè)人員對數萬甚至數十萬個樣本進行評判和標注，這個過程既耗時又昂貴，就像建造一座大樓需要雇傭大量工人和購買昂貴材料一樣。而研究團隊的方法卻能以相對較低的成本獲得類似甚至更好的效果。

以DeepSeek-V3生成6萬個參考答案為例，總成本僅約40美元。這個價格相比傳統的人工標注成本來說簡直是"白菜價"。要知道，如果用人工來完成同等規(guī)模的標注工作，成本可能會是這個數字的數百倍甚至數千倍。這就像找到了一種能夠替代昂貴手工制作的自動化生產方式，大大降低了生產成本。

更重要的是，這種低成本并沒有以犧牲質量為代價。實驗結果顯示，使用這些相對便宜生成的參考答案訓練出的AI系統，性能完全可以與使用昂貴的專業(yè)獎勵模型訓練的系統相媲美。在某些測試中，甚至表現得更好。這證明了"便宜沒好貨"在AI領域并不總是成立。

研究團隊還發(fā)現了一個有趣的現象：參考答案的質量和生成成本之間存在一個"甜蜜點"。使用頂級模型生成的參考答案確實效果最好，但即使使用中等水平模型生成的參考答案，也能帶來顯著的性能提升。這意味著用戶可以根據自己的預算和需求來選擇合適的參考答案質量級別。

這種成本效益優(yōu)勢對AI技術的普及具有重要意義。它意味著不僅大型科技公司能夠享受高質量的AI系統，中小企業(yè)甚至個人開發(fā)者也能夠負擔得起。這就像汽車從奢侈品變成日用品一樣，AI技術正在從"貴族專享"走向"平民化"。

研究團隊進一步分析了成本結構，發(fā)現主要開支集中在參考答案的生成階段，而后續(xù)的訓練和優(yōu)化成本相對較低。這提示了一個重要的策略：投資于高質量參考答案的生成是最有價值的，這部分投入能夠帶來最大的回報。一旦有了優(yōu)質的參考答案，就可以用來訓練多個不同的AI模型，實現"一次投入，多次受益"。

八、技術細節(jié)的巧思：魔鬼藏在細節(jié)中

雖然整體思路相對簡單易懂，但要讓參考答案真正發(fā)揮作用，背后隱藏著許多精巧的技術設計。研究團隊在這些細節(jié)上的用心，就像一位工匠在雕琢藝術品時對每個細節(jié)的精益求精。

首先是提示詞的設計，這可能是整個方法中最關鍵的部分。如何告訴AI系統怎樣使用參考答案，這本身就是一門藝術。研究團隊設計了兩種主要的提示策略：RefEval和RefMatch。RefEval更像是給AI系統一個"評分標準"，告訴它應該關注哪些方面，如何判斷一個答案的好壞。RefMatch則更像是讓AI系統成為一個"配對專家"，專門判斷哪個候選答案與參考答案更相似。

這兩種方法的設計頗有講究。RefEval強調的是質量評判，它會明確指示AI系統檢查候選答案是否準確、是否完整、是否符合要求等。而RefMatch更注重相似性匹配，它讓AI系統專注于尋找與參考答案在內容、風格、結構上最接近的選項。這就像培養(yǎng)兩種不同類型的專家：一種是質量檢驗員，另一種是相似度分析師。

在訓練過程的設計上，研究團隊采用了分階段的策略。這種設計就像學習一門新技能時的循序漸進過程。第一階段是"模仿學習"，AI系統直接學習生成與參考答案相似的內容，這就像學書法時先臨摹名家作品。第二階段是"自我改進"，AI系統學會自己評判和選擇，這就像書法家最終要形成自己的風格一樣。

特別巧妙的是偏好數據的構建方式。研究團隊讓AI系統同時生成多個候選答案，然后利用參考答案指導的評判方法來確定這些答案的優(yōu)劣順序。這個過程就像舉辦一場內部比賽，讓AI系統的不同"作品"互相競爭，優(yōu)勝者成為學習的標桿。

在處理多個參考答案時，研究團隊還設計了投票機制。當有多個高質量的參考答案時，AI系統會分別與每個參考答案進行比較，然后通過"民主投票"的方式確定最終結果。這種設計避免了單一參考答案可能存在的偏見，提高了評判的公正性和準確性。

研究團隊還特別注意了訓練數據的質量控制。他們發(fā)現，即使是高質量的參考答案，如果使用不當也可能帶來負面效果。因此，他們設計了多重過濾機制，確保只有真正優(yōu)質且相關的參考答案被用于訓練。這就像食品生產中的質量檢驗環(huán)節(jié)，只有通過嚴格檢驗的"原料"才能進入下一道工序。

九、未來展望：AI評判的新紀元

這項研究不僅解決了當前AI系統面臨的評判難題，更為未來AI技術的發(fā)展指明了新的方向。就像發(fā)現新大陸一樣，它開辟了一片充滿可能性的新領域。

從技術發(fā)展的角度看，這種參考答案指導的方法可能會成為AI系統訓練的標準流程之一。未來的AI開發(fā)者可能會像現在使用開源代碼庫一樣，使用高質量的參考答案庫來訓練和改進自己的系統。這將大大降低AI開發(fā)的門檻，讓更多的創(chuàng)新者能夠參與到AI技術的發(fā)展中來。

在應用場景方面，這種方法的潛力幾乎是無限的。教育領域可以用它來開發(fā)更智能的作業(yè)評判系統，醫(yī)療領域可以用它來輔助診斷和治療建議的評估，法律領域可以用它來分析案例和判決的質量。每個需要專業(yè)判斷的領域都可能因此受益。

特別值得期待的是個性化AI助手的發(fā)展。通過使用個人或特定群體的偏好作為參考標準，AI系統可能會變得更加貼合用戶的需求和習慣。這就像擁有一個真正了解你的私人顧問，能夠提供量身定制的建議和服務。

從更宏觀的角度看，這種方法可能會改變人機交互的模式。傳統的AI系統通常是"黑盒子"，用戶很難理解它們的決策過程。但有了參考答案的指導，AI系統的行為變得更加透明和可解釋。用戶可以通過查看參考答案來理解AI為什么會給出某個判斷，這增加了系統的可信度和可靠性。

研究團隊也指出了一些需要進一步探索的方向。比如，如何自動識別和生成高質量的參考答案，如何處理存在爭議或沒有標準答案的問題，如何在不同文化和語言背景下應用這種方法等。這些挑戰(zhàn)就像新大陸上的未知領域，等待著后續(xù)研究者去探索和開發(fā)。

另一個重要的發(fā)展方向是參考答案的動態(tài)更新機制。隨著時間的推移，什么是"好"的答案的標準可能會發(fā)生變化，如何讓AI系統能夠適應這種變化，保持與時俱進，這將是一個重要的研究課題。

說到底，這項研究為AI領域帶來了一個重要啟示：有時候，解決復雜問題的最好方法可能并不復雜。通過巧妙地利用已有的高質量答案作為標準，我們就能顯著提升AI系統的能力。這種思路的轉變可能會影響整個AI技術的發(fā)展方向，讓我們更加重視"榜樣"和"標準"在機器學習中的作用。正如古人所說，"見賢思齊"，AI系統也需要這樣的"賢者"來指引方向。這項研究證明了，在AI的世界里，有了好的參考答案，即使是相對簡單的系統也能展現出令人驚喜的智慧。

Q&A

Q1：參考答案指導的AI評判方法是什么？

A：這是一種讓AI系統通過對比高質量參考答案來評判其他答案好壞的方法。就像考試時有標準答案一樣，AI可以參考優(yōu)質答案來判斷哪個回答更好，而不是憑"直覺"評判。這種方法顯著提高了AI評判的準確性。

Q2：小型AI模型使用參考答案后真的能超過大型模型嗎？

A：研究顯示小型模型確實能通過參考答案獲得顯著提升。比如Llama-3-8B模型在參考答案指導下，某些任務的表現從60%躍升到77%以上，提升了17個百分點。雖然不一定完全超過大型模型，但差距大大縮小了。

Q3：這種方法的成本高嗎？

A：成本相當低廉。研究團隊用DeepSeek-V3生成6萬個參考答案只花了約40美元，而傳統人工標注同等規(guī)模數據的成本可能是這個數字的數百倍。這讓高質量AI服務變得更加普及可得。