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SanSi通过循环复用层提升小模型决策准确率
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AI 综述
2026年10月14日，Rohan Paul在X上报道了论文提出的SanSi方法：让Ouro-1.4B小模型重复运行同一批层最多8次，并读取每轮选项概率，从而提升决策准确率。报道称，在10,027条测试决策上，准确率从58.4%提升至72.0%，算力为单次运行的7.7倍，并称该结果超过4.2B单次模型。目前进展停留在该报道所述的实验数据层面，尚无后续更新。
AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新
最新进展10月14日 04:02
SanSi让1.4B模型循环8次，决策准确率从58.4%升至72.0%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · XSanSi 让 1.4B 小模型循环 8 次，决策准确率超 4.2B 单次模型
论文提出 SanSi，通过让 Ouro-1.4B 模型重复运行同一批层最多 8 次并读取每轮选项概率，将小模型决策准确率从 58.4% 提升至 72.0%（10,027 条测试决策，算力为 7.7 倍）。
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