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Language models are accurate on most long-arithmetic problems, but their accuracy is estimated on samples and carries no guarantee for an unseen input; tool use is exact but moves the computation outside the network. We show that exactness at all input lengths becomes a finite, checkable property of a network when each
阅读原文 · Mostafa 'Neo' Mohsenvand
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
这篇论文值得看，原因不在于它让小模型算对了更多题，而在于它提出了一个可以证明的“精确性”框架。 语言模型做长算术，通常靠采样评估准确率，看不到的输入没有保证；用工具调用能做到精确，但计算跑到了网络外面。Sketchpad 想走第三条路：让模型每一步只看外部工作记忆的一小块，从而把“对所有长度输入都精确”变成有限、可检查的性质。 摘要里给出的结论很硬：他们用...