Fudan University провёл экзамен, где студенты пытались «завалить» AI-модели

В Fudan University необычно провели итоговый экзамен по курсу «Технологии data mining». Вместо стандартных ответов на вопросы студенты сами готовили задания для AI-моделей. Каждый участник должен был составить 10 вычислительных задач по data mining с единственным правильным ответом и полным разбором решения, а затем протестировать на них три модели разного уровня.

Как пишет IT Home, итоговая оценка зависела от того, сколько ошибок допустят модели и насколько сильную модель удалось «сбить». За ошибку DeepSeek V4-Flash студенту начисляли 1,5 балла, за MiniMax M2.7, 2 балла, за Claude Sonnet 4.6, 3 балла. В формулу также входили гарантированные 60 баллов за корректно составленные задания. Дополнительные баллы давали за ошибки AI, при этом максимальная оценка была ограничена 100 баллами.

Из 51 работы только один студент не смог добиться от моделей ни одной ошибки. Четыре человека сумели получить для одной из моделей нулевой результат по всей работе, но полностью «завалить» Claude Sonnet 4.6 не удалось никому. Средний балл по курсу составил 85,7, медианный, 88.

Профессор Института вычислений и интеллектуальных инноваций Сяо Янхуа заявил, что традиционный формат экзаменов теряет смысл в эпоху AI, потому что модели быстрее и точнее справляются со стандартными алгоритмическими задачами. По его словам, новый формат должен показать студентам: глубокое понимание предмета помогает находить слабые места AI-систем.