Ich habe Lathoa für Kinder im Alter von 10 bis 14 Jahren entwickelt. Ein Roboter namens Errol löst mathematische Probleme schritt für Schritt, aber ein Schritt ist absichtlich falsch. Das Kind muss den Fehler finden und erklären, warum er falsch ist, um XP zu erhalten.
Manchmal ist nichts falsch, also funktioniert das Rateen 'es gibt einen Fehler' nicht—Erklärungen werden benötigt. Geschwindigkeit beeinflusst auch die Punktzahl. Es gibt keinen direkten LLM-Chat; Lathoa verwendet Stabilität mit Bewertungsschritten, um Inkonsistenzen und Prompt-Injektionen zu erfassen.
Sie können einen Fall auf der Startseite ohne Registrierung spielen. Es ist schwer, eine LLM absichtlich falsch zu machen: Die Hälfte der Zeit gibt sie die richtige Antwort und nennt sie falsch, oder markiert einen korrekten Schritt als Fehler. Daher wird jeder Fall vorab geprüft.
Wo möglich, führt eine einfache arithmetische Überprüfung die Mathematik exakt erneut durch. Ein zweites Modell löst das Problem, ohne die Arbeit von Errol zu sehen. Wenn sie nicht übereinstimmen, wird der Fall verworfen.
Die Schwäche ist, dass das zweite Modell dieselbe Fehler machen könnte wie das erste. Die arithmetische Überprüfung hilft, aber funktioniert bisher nur für englische Fälle—Deutsch und Griechisch verwenden Kommas als Dezimaltrennzeichen, und das Parsen ist noch nicht behoben. Ich frage mich: Lernt man mehr, indem man einen anderen Fehler findet, als indem man das Problem selbst löst? Ich bin mir nicht sicher und hätte gerne Feedback von Lehrern.
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing