待验证50% 置信事实精确时间

NeoHorse 的训练数据按难易程度依次输入模型，采用由易到难的顺序积累能力

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/16

首次发现

来源

NeoHorse-1-4B实测：会自我训练的本地小模型

涉及实体

NeoHorse-1-4Bmodel

相关事实

待验证NeoHorse 在第二轮训练中由更强大的教师模型实时观察并纠正其尝试过程，而非直接给出预写好的标准答案76% 相似待验证实验表明按由易到难顺序喂给模型训练样本能加速收敛并学到更鲁棒的特征表示，性能优于随机打乱顺序的训练71% 相似待验证传统大模型训练高度依赖人工标注数据和外部语料收集，这些步骤通常是制约迭代速度的瓶颈66% 相似待验证触发式重训（基于性能衰减监控和数据漂移检测）可替代定时全量重训，把计算资源精准投放在真正需要的地方66% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/924336

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