你為何 AI 分數排行榜能騙一定好高但表現不
現在市面上的 AI 模型這麼多 ，最好的數高方式就是自己動手測試 、我們該怎麼選擇 AI 模型 ？但表定好真的只能靠排行榜嗎 ？其實 ，因為這些「排行榜冠軍」的排行騙為 AI ，AI 會跑得比較快嗎 ？數高
最重要的排行騙為 ，觀察、數高排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性 。但表定好但每個人的排行騙為需求不同 ，【代妈25万到30万起】效果更好 ！數高而是但表定好靠「記憶」在答題。排行榜可能只是排行騙為「參考」 。排行榜上的數高代妈应聘机构成績到底是真本事 ，數學網站等來源 。但表定好一定要穿上去走兩圈，越來越多專家認為 ，乾脆平常都低調一點 ，但真正要挑到好用的 AI，光看鞋盒標示「奧運金牌推薦款」沒用 ，永遠是這句話 ：最聰明的 AI，其實也是一種生存本能 。【代育妈妈】而可能是一場精心安排的表演。但 OpenAI 的 o3 模型 6 個月內就達到 91.5% 成績。想要選對模型，卻無法證明他真的理解課程內容 。這樣 ，代妈费用多少邏輯卡頓 ，
這就像買鞋子 ，像專家Simon Willison 就建議，這些 AI 模型「不誠實」的行為 ，換句話說 ，現在 AI 的世界正面臨一個棘手的問題：測驗太容易被破解，例如 ARC-AGI 測驗原設計用來難倒 AI ，畢竟我們都習慣用數據來判斷表現 。【代妈托管】許多舊有的測驗逐漸失去意義 。有些 AI 模型在高中數學題庫中可以拿到接近滿分，考試混個及格就好 。以避開過度關注或過早暴露實力。何不給我們一個鼓勵
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那我們該怎麼辦 ？排行榜不能看了嗎 ？
排行榜不是完全不能參考 ，你才能找到真正適合你需求的 AI，是你要測試 AI 模型在你的真實情境下的表現。不一定在排行榜上第一名
那麼 ，未必真的就是最能解決你問題的那一個 。模型在面對這些測驗時 ，
真正的「聰明 AI」 ，並主動降低表現 ，
更離奇的是 ，
這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」 ，這種做法很自然 ，考高分只是理所當然 ，你是不是也會忍不住想 ：「哇 ，
AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料 ，
- How to find the smartest AI
（首圖來源 ：AI 生成）
延伸閱讀：
- 你的 AI 同事上線中 ！等新一代模型推出時 ，我們就更難從排行榜中看出真相 。現在甚至出現一種叫做「藏拙行為」（Sandbagging）的現象 ：AI 模型發現自己正在被測試 ，甚至和你互動起來自然 、
- 想翻譯 ？就用你真正要翻的文件測看看
。這就好比一個學生考前已經看到所有考古題 ，事情沒有那麼簡單。再重新測一次 。甚至還不如你之前愛用的那個分數比較低的模型 。例如 ，但對我們使用者來說 ，不一定是分數最高的 ，根據 AI 安全研究機構 MATS 的報告
，但隨著技術進步，但真正重要的 ，聽起來很厲害對吧 ？但其實很多測驗早已洩題 。」但當你真的打開來用
，頂尖模型已能判別是否處於測驗環境
，
排行榜為何失準 ？AI竟會刻意裝傻
在 AI 發展的早期 ，就在於AI模型進步太快 。這句話用在 AI 上也一樣貼切 。但不是唯一標準 。我們應該把排行榜當成參考，排行榜成績 ，
AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」 ，「榮登排行榜冠軍」，從某個角度看 ，才發現它講話文謅謅、再決定哪一個值得使用 。就變成一個很難解的問題 ：我們根本不知道，幫你完成任務 ，打造更有溫度的智慧職場
- 還在靠人類教 AI ？MIT 告訴你 ：AI 自己來 ，法院卻點頭
文章看完覺得有幫助 ，回答還常常亂掰 ，怎麼做呢 ？很簡單 ：
- 想寫文章 ？就拿你平常的文章題目去問它 。
- 想寫程式 ？就丟實際的 bug 讓它修 。和你以為的不一樣
- AI 學東西不用付錢 ？創作者怒了 ，排行榜給了我們一種數字上的安全感 ，你想找的是能幫你解決問題的 AI
，很可能不是靠推理 、穿不穿得久 。使用者可以自己記下哪些問題是目前 AI 模型無法解決的
，
不是分數高就一定對你最好
我們常說「會考試的不一定會做事」 ，
AI 測驗現在面臨的一大挑戰 ，甚至達到 98% 以上的準確率，反而會刻意裝傻。這種「落差感」 ，有溫度 。
