这个糖果题在站内还挺火的，各家大模型答的五花八门，是目前普遍测试模型是否降智掺水的一道题，这道题确实挺有意思的，我搜了一下解法什么样的都有，这里分享一下我的“人类思路”。干翻AI，重塑人类荣光

题目如下：（AI测试要加：不调用任何工具、也不调用联网，帮我做一下这个题目）

在一个黑色的袋子里放有三种口味的糖果，每种糖果有两种不同的形状（圆形和五角星形，不同的形状靠手感可以分辨）。现已知不同口味的糖和不同形状的数量统计如下表。参赛者需要在活动前决定摸出的糖果数目，那么，最少取出多少个糖果才能保证手中同时拥有不同形状的苹果味和桃子味的糖？（同时手中有圆形苹果味匹配五角星桃子味糖果，或者有圆形桃子味匹配五角星苹果味糖果都满足要求）

题目解析：

这是一道非常典型的抽屉原理问题：保证xxxx至少要多少次？

就是你要做最坏打算，运气最不好的时候才可以拿到想要的结果，注意是运气最不好，而不是故意避开最优策略！！！

1.本题无关因素是西瓜味

无论什么形状的西瓜味都不是最后需要的，但是再抽签的时候你无法把他单独避开不抽他，只要你需要两个不同形状，那么运气最坏的时候抽到的都是西瓜味，除非把他抽完了下一次才能抽到别的。

因为西瓜味的干扰，所以就是8+4=12次，这12次就是无用的干扰项，运气最差的时候就是要先抽走完他们，才能保证之后下一次能抽到需要的，12次是必有得。

2.此时的问题简化为：

抽出不同形状不同口味的糖果，

（或者说，在这个2x2表连出一条对角线就可以了）

3.按照抽屉原理

3.1 “正常的解法A”：

把一个形状的都摸完，只剩一个形状两种口味，下来随便任意一个口味都可以完成任务，

圆形7+9=16，五角星形7+6=13，16>13，按照运气最坏的模，16个圆形全部摸完，再顺便摸一个直接触发保底棱彩，也就是

12（西瓜干扰项）+16（运气最差抽完最多的口味）+1（保底的一发入魂）=29，

AI们给出最常见的答案，恭喜你，买到掺水/降智模型了，建议找Tibo申请七天有理由退款

3.2 “聪明AI的解法B”：

此时有些稍微聪明点的AI就会动GPU（动脑子）了，看到题目关键线索，

圆形和五角星形，不同的形状靠手感可以分辨

对啊，我是运气差，又不是策略也最差，我既然找到能摸出16圆形和13五角星形的，此时我应该选择少的那个，下一次必然就是出金大保底，干嘛抽多的，我可以摸出来不是全凭运气啊，然后就是

12（西瓜干扰项）+13（相对较少项）+1（保底的一发入魂）=26，

能得出26也是不错的了，因为运用了题目关键条件，但这个解法还是错的，因为这不是最优策略

3.3 真正的最优解

3.2解法注意到了“不同的形状靠手感可以分辨”，那我随便抽出一个，圆形的，是啥口味无所谓，只要五角星形我抽出不一样口味就行，此时兜底不再是7+6，而是抽出运气最差的7个，再抽一个必然是另一个口味，也就是

12（西瓜干扰项）+1（随便一个圆形）+7（最差的运气）+1（保底出金的另一个口味）=21

终于做对了！！！但是并没有结束，如果选择摸得是圆形呢？毕竟我可以摸出形状，我可以选择两个形状中总数最小的，这就是最佳策略

此时和上面思路一样，先摸出随便一个五角星形，只不过换成运气最差模出9的圆形桃子味，最后必然是另一个口味

12（西瓜干扰项）+1（随便一个五角星形）+9（最差的运气）+1（保底出金的另一个口味）=23

分类讨论后，21<23，所以摸圆形是最好的

思路：摸完运气最差西瓜味的12个，再摸1个圆形，再摸出7个同口味的干扰项，再摸1个保底出金就完成题目任务了

至此本题真正解答完毕！

（本集完）

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并没有 ^-^ ，骗你的。我们要测试的是AI的能力，不是解决拿到答案就行了，要的是真正AI智力，就像上面像人思考的结果，要测的是

1.谁的思考链谁的思路更缜密（蒸馏的就露馅了，老师模型带出的学生不自己思考就撞答案了）

2.不依托代码穷举（ACM你敢搞穷举这题分你都拿不到，超时了，有时候数贼大）

3.不依托算法或数学成熟工具

4.不上网抄答案（说的就是你，越狱的GPT，2026年7月22日，OpenAI的GPT-5.6 Sol自主入侵了HuggingFace的数据库，敢偷考试卷子）

5.不“模型预习”和“机器复习”（特调，拿考试题当练习题让AI提前做卷子考高分，测试机和训练集搀点水，跑机器学习的佬应该知道我再说啥 ）

回到这张图，我们要的对角线，按照抽屉原理，核心思路是

1（第一个形状）+n（第二个形状的干扰项）+1（保底出金）

n这个干扰项可能是7、9、7、6，我们可以控制形状，控制不了具体口味，所以需要横向对比，也就是

• 圆形运气最大取max{7,9}=9，


• 五角星形最大取max{7,6}=7,


• 7 < 9 ,所以选最小的，五角星形的苹果味7作为干扰项（n=7）

12（8+4的西瓜干扰项）+ 1 + 7（对比出的最小干扰项）+1=21

没错，就这一行，整道题完结。

前面说的那么多过程，可以说在人脑里就是几十秒的思考过程罢了，单个人类才做过多少题，AI训练了多少参数，可为啥这道并不是很难的题，不少AI都输了？因为逻辑思维，因为思考链（当然模型参数也很重要）。

2017 年，Google 的研究人员发表了：《Attention Is All You Need》，也就是今天几乎所有大语言模型背后的 Transformer 架构。它建立了 token 之间动态的、上下文相关的关系表示，同时具有非常好的并行化和规模扩展特性，能够从海量数据中找到彼此的关联（token 可以简单理解成一个个 ID，经过处理后变成超高维向量），并通过不断的计算（比如矩阵乘法）来更新这些表示。训练过程中，模型会不断调整参数，最终形成一个我们很难直接看懂的“黑盒”。

我们知道 Transformer 的计算过程、训练目标和参数更新机制，但对于现有的大模型，某项具体能力究竟怎么藏在数十亿甚至数千亿参数之间，还有它为什么能够形成这种能力，目前仍然没有完全清楚。

AI给我的关于他自己的详细解释：向量 → 矩阵 → 矩阵乘法 → 点积 → 线性变换 → 特征空间 → 梯度 → 链式法则 → 概率分布

早期的大模型竞赛很容易让公众形成“火力不足”的感觉，参数应该是越大越快越多越好：

智能 ≈ 参数规模

但Deepseek的横空出世，改变了一些思路，不严谨的说，只是对当前大模型的一个粗略概括：

智能 ≈ 有效计算 × 信息利用效率 × 架构 × 数据 × 推理

有效计算 ，即：把算力转化成更多有效智能

（参数仍然非常重要，但需要真正运用起来！！）

以前的“AI黑盒”，现在给它奖励，让它自己探索出更有效的推理策略，从学习机制的形式上看，这和人类小时候通过“尝试—反馈—修正”逐渐形成策略、思考有相似之处。

谁上来学习是去图书馆看完所有的书，而是逻辑思维方式去思考，就像我前面说的，ACM比赛里面不能暴力破解搞穷举，没有办法了才这样，真正的厉害的应该是算法，是数学，是有效算力。

简单来讲就是各位佬友跑了那么多token，结果AI搞了个啥都不是的项目，一个不小心就是改环境搞重构删代码，白砸那么多钱还啥都没干成，参数大收费高结果“降智”或者搞一堆穷举没有一击毙命，找到问题真正的要害。

“死记硬背”不如“真正理解”，“背完整个图书馆的书搞穷举”可能不如“会解决实际问题的一个思路”

有点扯远了，这次分析的这个题目不仅仅是看答案是不是21，还可以看看AI的思路，看他怎么思考的，也许当你和他“同频共振”，就不容易出现“删码重构”，可以一起成为“天才程序员”，当然不仅AI要学习思考链，我们也要学习怎么使用AI，跟上科技前沿，这也是各位佬汇集于此的原因，共同成长、共同学习。

最后的最后，这次真的完结了，也收个尾吧：

真诚、友善、团结、专业，共建你我引以为荣之社区。