AI Radar — лента🧹 Qwen3-4B научили писать без типичных привычек ИИ
Эрик Каннике выпустил Qwen3-4B de-slop v4: детектор «slop» упал со 121 до 12,5 баллов, а доля ответов с человеческим баллом выросла с 0% до 68%.
Что внутри. В веса 4B-модели встроены правки четырёх нейронов и обученный LoRA-адаптер. Поэтому Qwen3-4B de-slop v4 можно запускать без системного промпта, специальных хуков и дополнительного кода. Стиль стал лаконичнее и меньше похож на типичный текст ИИ-ассистента. Квантизированная сборка Q4_K_M занимает 2.5 GB, отдельный адаптер — 126 MB.
Замеры. Автор сравнил новую модель с Qwen3-4B-Instruct-2507. Доля ответов, соответствующих запрошенному жанру и длине, выросла с 78% до 80%, а число правильно решённых фактических и арифметических вопросов — с 97% до 100%. При этом тире на 1000 слов исчезли полностью: 20.5 → 0.0. Конструкции «not X, but Y» сократились с 7.8 до 0.8, а списки из трёх элементов — с 17.3 до 1.1 на 1000 слов.
Ограничение. Модель всё ещё выдумывает конкретные детали: названия исследований, проценты, имена и названия мест. Проверка ограничилась короткими текстами на английском языке в четырёх заданных жанрах. Код, длинные диалоги, другие языки и работу с инструментами не тестировали.
Что это значит: автор встроил борьбу с типичными речевыми привычками прямо в веса, а не оставил её набору промптов и хуков.
Оригинальная публикация в Telegram