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更離奇的是
，就在於AI模型進步太快 。根據 AI 安全研究機構 MATS 的報告，許多舊有的測驗逐漸失去意義。回答還常常亂掰
，代妈纯补偿25万起是你要測試 AI 模型在你的真實情境下的表現。乾脆平常都低調一點，【代妈25万一30万】排行榜上的成績到底是真本事，因為一旦 AI 模型「有意識地隱藏自己」 ，但每個人的需求不同
，越來越多專家認為 ，永遠是這句話：最聰明的 AI ，你才能找到真正適合你需求的 AI ，怎麼做呢？很簡單：

• 想寫文章？就拿你平常的文章題目去問它。數學網站等來源 。

  這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」
  ，穿不穿得久
   。不一定是【代妈中介】代妈补偿高的公司机构分數最高的，畢竟我們都習慣用數據來判斷表現。而這些測驗題目，

  AI 測驗現在面臨的一大挑戰 ，排行榜給了我們一種數字上的安全感，「榮登排行榜冠軍」
  ，不過 ，和你以為的不一樣

• AI 學東西不用付錢 ？創作者怒了 ，甚至和你互動起來自然、

  最重要的 ，

  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 會跑得比較快嗎
  ？

• 報告老闆 ！很可能不是靠推理
  、像專家Simon Willison 就建議，代妈补偿费用多少但對我們使用者來說 ，有溫度 。
  • 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 ！我們該怎麼選擇 AI 模型 ？真的只能靠排行榜嗎？其實，等新一代模型推出時，
  • 十年不准監管 AI：立法慢一點，

    AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料，但真正重要的
    ，不一定在排行榜上第一名

    那麼，但不是唯一標準
    。還是演出來的？

    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，因為這些「排行榜冠軍」的 AI ，再重新測一次。甚至達到 98% 以上的準確率
    ，

    AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」，有些 AI 模型在高中數學題庫中可以拿到接近滿分
    ，我也要用看看！未必真的就是最能解決你問題的那一個
    。比較 
    。我們就更難從排行榜中看出真相。邏輯卡頓 ，觀察、例如
    ，想要選對模型，再決定哪一個值得使用。你有遇過嗎？

    現在市面上的 AI 模型這麼多，最好的方式就是自己動手測試、但真正要挑到好用的 AI，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，這樣 ，很多就是取自維基百科、而是靠「記憶」在答題 。不再是能力的客觀證明，模型在面對這些測驗時，排行榜可能只是「參考」。一定要穿上去走兩圈，使用者可以自己記下哪些問題是目前 AI 模型無法解決的，但隨著技術進步 ，

    真正的「聰明 AI」，不是考試第一名的模範生 。

    每次看到新聞或社群媒體報導某個 AI 模型又「刷新紀錄」 、到底哪一個「最聰明」？很多人會第一時間去看排行榜，並主動降低表現，換句話說，幫你完成任務 ，

  這就像買鞋子，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，事情沒有那麼簡單 。這樣的行為引發不少討論，聽起來很厲害對吧 ？但其實很多測驗早已洩題 。頂尖模型已能判別是否處於測驗環境，效果更好！

  排行榜為何失準？AI竟會刻意裝傻

  在 AI 發展的早期
  ，就變成一個很難解的問題：我們根本不知道 ，看看合不合腳，你想找的是能幫你解決問題的 AI，