dcw06 发布 Kaggle NameThatLLM 可复现仓库并完成首次提交
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dcw06 发布 Kaggle NameThatLLM 可复现仓库并完成首次提交
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AI 综述
开发者 dcw06 在 GitHub 发布 dcw06/NameThatLLM 仓库，为 Kaggle「Name That LLM」竞赛提供一套可复现的训练与提交流程，初始骨干为 Qwen/Qwen3-8B-Base 并锁定特定 revision。首个 CPU 基线已完成 prompt 分组验证，本地 balanced accuracy 0.363368、Kaggle 0.359667，首次提交的公共 balanced accuracy 为 0.360。 该方案基于免费 Kaggle GPU 训练与评分，本地环境搭建和合成冒烟测试不需要模型权重、竞赛文件、付费服务或账号操作；隐藏测试集仅在评分重跑时可用，参赛者需自行用 Kaggle 账号接受规则后将官方文件下载到 data/raw/。仓库还提供 API 提交指南与离线 notebook 流程，LoRA 实验仍在计划中。
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最新进展10月27日 04:29
dcw06/NameThatLLM：Kaggle「Name That LLM」竞赛可复现方案报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- GitHub · 灵魂体仓库dcw06/NameThatLLM：Kaggle「Name That LLM」竞赛可复现方案
dcw06/NameThatLLM 提供一套针对 Kaggle「Name That LLM」竞赛的可复现训练与提交流程，初始骨干选用 Qwen/Qwen3-8B-Base 并锁定 revision 49e3418fbbbca6ecbdf9608b4d22e5a407081db4。首个 CPU 基线已完成 prompt 分组验证，本地 balanced accuracy 0.363368、Kaggle 0.359667，首次提交公共 balanced accuracy 为 0.360。该项目基于免费 Kaggle GPU，并提供 API 提交指南与离线 notebook 流程，LoRA 实验仍为计划。
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