Открытая модель против «нейрослопа»

🤖 Открытая модель против «нейрослопа»

Разработчик AlexWortega выложил Qwen3.8-27B-antislop — пост-обучение Qwen3.8-27B, чтобы тексты звучали «менее как LLM, более как человек». Награду ставит «слепой к длине» судья Claude Opus. На EQ-Bench 4 — 4-е место из 29, на отложенной прозе — 8.28/10 против 6.31 у базовой версии.

🌍 Meta FAIR показала: LLM-судьи предпочитают модельный текст человеческому (попарно 63.5–84.6%, со стандартными рубриками — до 100%), так что RLHF усиливает «слоп». RL-XAR лечит это калибровкой рубрик; опубликовано и RL-окружение unslop-harbor (200 задач).

👤 Квант Q4_K_M (15.41 GiB) запускается локально через llama.cpp, есть Space. Если генерации «звучат как нейросеть», это способ получить более короткий и менее шаблонный текст, а unslop-harbor — награда для RL-экспериментов.

Источник 1: https://huggingface.co/AlexWortega/Qwen3.8-27B-antislop Источник 2: https://huggingface.co/datasets/rawmodels/unslop-harbor