复旦大学用“考倒 AI”作为期末考核，学生出题难倒大模型

复旦大学“数据挖掘技术”课程近期完成了一场别开生面的期末考试。学生无需坐在考场答题，而是成为出题人，设计 10 道计算题去考验三个不同水平的 AI 模型。AI 答错越多，学生得分越高，以此检验学生对知识的深入理解。

考试涉及三个模型：DeepSeek V4-Flash、MiniMax M2.7 和 Claude Sonnet 4.6，分别对应不同难度梯度。AI 答错一题，学生可获得 1.5 至 3 分不等的加分。全班 51 份试卷中，50 人至少让某个 AI 答错过一题，仅 4 人能让任一模型得零分，最强模型 Claude 未被完全考倒。

教授肖仰华表示，传统出题方式在 AI 时代已失效，因为 AI 在标准算法题上远超人类。新考核旨在让学生相信，深入理解知识就能找到 AI 盲区，这是能力而非运气。全班平均分 85.7 分，中位数 88 分。