跨域盲测新范式：无需微调验证大小模型技能迁移

一名研究者在 r/LocalLLaMA 社区提出了一套基于 Three.js 渲染的跨域盲测实验范式，旨在验证大模型的「流程化能力」能否压缩为可复用结构，并在不微调的前提下迁移到小模型上。该范式尚处于假设阶段，作者明确表示尚未运行核心实验。

研究动机：小模型并非「笨」而是「浅」

作者在测试 9B 等小参数模型时观察到，这些模型能理解任务意图，但输出缺乏规划深度、层次结构与流程纪律，往往跳过大模型自然完成的结构性步骤。由此引出两个核心问题：

• 大模型（Model A）能否将自身的「流程纪律」压缩为可复用脚手架（S），让小模型（Model B）表现得更深？
• 这种迁移是否真实存在，还是仅仅是对源例的过拟合？

实验设计：为什么选 Three.js

Three.js 被选作测试平台，原因有二：一是结果易于可视化验证；二是渲染图像无法用冗长文本掩盖理解缺陷——模型必须输出真正结构化的代码，否则画面立刻暴露问题。

实验基线包含四组输出：

• D1A：大模型对复杂电影场景（如「迈克尔·杰克逊、Pepe、特朗普、马斯克共跳 Thriller」）的渲染
• D1B：小模型在同一提示下的输出——概念在但结构浅
• D2A：大模型在完全无关领域（「Three.js 制作低多边形 BMPT-72 炮塔」）的输出
• D2B：小模型在炮塔任务上的基线输出

核心假设：可迁移的「流程脚手架」

作者假设：大模型能够通过对比 D1A 与 D1B 的差距，提炼出通用的流程脚手架 S，即一组分解步骤或硬度逻辑（如：规划 → 几何 → 轮廓校验 → 细化 → 渲染 → 批评）。

关键约束是：S 不能包含 D1 的具体答案，只能提取更底层的构造原则。

盲审验证机制

真正的验证步骤尚未运行，流程设计如下：

• 将 S 应用到小模型，在炮塔任务（与 Thriller 场景完全不同）上生成 D2B_S
• 引入一个对实验背景、提示、脚手架均一无所知的大模型新实例（Model C）作为盲审裁判
• Model C 仅依据渲染图像，对 D2A、D2B、D2B_S 在视觉质量、可识别轮廓、结构连贯性与细节密度四个维度上以 0–10 分量化打分

结论判据

若 Score(D2A, D2B_S) > Score(D2A, D2B)，即脚手架化后的小模型输出在视觉上更接近大模型基线、且从未见过炮塔答案，则证明 S 包含了跨域可迁移的流程化知识，而非对源例的过拟合。

作者认为，这种可视化、跨域、盲审的范式有望成为验证「训练后技能泛化」的有效方法，并邀请社区讨论其潜在缺陷与改进方向。目前该贴为方法学讨论帖，尚无配套实验数据或论文。