快科技 7 月 5 日消息，近日，复旦大学的 " 数据挖掘技术 " 课程结束了一场特殊的期末考试，引发网友关注。

在这场考试中，学生不但没有坐在考场里答题，还全部成了出题人。

据了解，本次考试学生需要用自己设计的 10 道题，去考倒三个 AI 模型，AI 答错的题越多、被难倒的模型越强，出题学生的得分就越高。

复旦大学计算与智能创新学院教授肖仰华对此回应，传统的出题考察方式，在 AI 时代已经失效了。

" 老师出一道标准的算法题，AI 比任何学生都算得快、算得准，继续用这种方式考，等于在 AI 的强项上跟 AI 比，这没有意义。"

最终，" 数据挖掘技术 " 的期末作业做出改变，学生每人出 10 道数据挖掘领域的计算题，要求有唯一正确答案和完整的推导计算过程。

随后拿着这 10 道题去考 3 个不同水平的 AI 模型，AI 答错越多，学生得分越高。

结果显示，全班平均分 85.7 分，中位数 88 分；51 份期末试卷中，50 人至少让某个 AI 答错过一题，仅 1 人完全没难倒任何模型。

不过，能让任一模型整张卷得 0 分的仅仅只有 4 人，且三个应考模型中最强的 Claude 模型没有被任何学生完全考倒。

据介绍，三个模型对应三个难度梯度：DeepSeek V4-Flash 答错一题 +1.5 分、MiniMax M2.7 答错一题 +2 分、Claude Sonnet 4.6 答错一题 +3 分。总分 =60 分保底 +AI 难度分，封顶 100 分。

因此，只要认真出满 10 道合规题就有 60 分保底，难倒 AI 是加分项。

肖仰华教授表示：" 这个设计的核心理念是，我要让学生相信，只要你真正深入理解了知识，你就能找到 AI 的盲区。这不是运气，是能力。"