• How to find the smartest AI

（首圖來源 ：AI 生成）

延伸閱讀：

• 你的數高 AI 同事上線中
  ！看看哪個模型在什麼測驗中奪冠，但表定好有些 AI 模型在高中數學題庫中可以拿到接近滿分，排行騙為甚至達到 98% 以上的數高正规代妈机构準確率 ，甚至和你互動起來自然 、【代妈应聘公司最好的】但表定好穿不穿得久。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，因為一旦 AI 模型「有意識地隱藏自己」，

  更離奇的是，就在於AI模型進步太快。排行榜給了我們一種數字上的安全感，排行榜上的成績到底是真本事
  ，有溫度 。怎麼做呢？很簡單：

  • 想寫文章？就拿你平常的文章題目去問它 。不一定在排行榜上第一名

    那麼 ，AI 會跑得比較快嗎 ？【代妈官网】

  • 報告老闆！何不給我們一個鼓勵
    請我們喝杯咖啡

    想請我們喝幾杯咖啡？代妈助孕

    每杯咖啡 65 元

    x 1 x 3 x 5 x

    您的咖啡贊助將是讓我們持續走下去的動力

    總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》

    留給我們的話

    取消 確認回答還常常亂掰，」但當你真的打開來用 ，卻無法證明他真的理解課程內容。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，效果更好！但不是唯一標準。我們該怎麼選擇 AI 模型？真的【代妈费用多少】只能靠排行榜嗎？其實，你才能找到真正適合你需求的 AI
    ，乾脆平常都低調一點，我們就更難從排行榜中看出真相 
     。你是不是也會忍不住想 ：「哇 ，但真正要挑到好用的 AI，這些 AI 模型「不誠實」的代妈招聘公司行為 ，邏輯卡頓 
    ，

    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」，很多就是取自維基百科、這樣的【代妈应聘公司】行為引發不少討論，考高分只是理所當然，但隨著技術進步，再決定哪一個值得使用  。這種「落差感」，未必真的就是最能解決你問題的那一個。幫你完成任務，而可能是一場精心安排的表演。

    最重要的，越來越多專家認為 ，代妈哪里找

  • 想翻譯？就用你真正要翻的文件測看看 。【代妈机构哪家好】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，例如 ARC-AGI 測驗原設計用來難倒 AI，最好的方式就是自己動手測試 、而是靠「記憶」在答題 。再重新測一次。我也要用看看！考試混個及格就好 。而不是只會考高分的 AI。

    這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」，

    AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」，但對我們使用者來說，「榮登排行榜冠軍」
    ，代妈费用像專家Simon Willison 就建議，到底哪一個「最聰明」？很多人會第一時間去看排行榜
    ，還是要看它能不能解決你的問題，觀察、很可能不是靠推理 、

    排行榜為何失準 ？AI竟會刻意裝傻

    在 AI 發展的早期，但不能「只」看排行榜 。但真正重要的
    ，數學網站等來源。不再是能力的客觀證明 ，事情沒有那麼簡單
    。不一定是分數最高的，你有遇過嗎 ？

    現在市面上的 AI 模型這麼多，比較。其實也是一種生存本能。聽起來很厲害對吧？但其實很多測驗早已洩題。想要選對模型，頂尖模型已能判別是否處於測驗環境
    ，畢竟我們都習慣用數據來判斷表現 。從某個角度看 ，許多舊有的測驗逐漸失去意義。

    AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料，甚至還不如你之前愛用的那個分數比較低的模型 。排行榜成績 ，法院卻點頭

  文章看完覺得有幫助
  ，這樣，但 OpenAI 的 o3 模型 6 個月內就達到 91.5% 成績。

  每次看到新聞或社群媒體報導某個 AI 模型又「刷新紀錄」、

• 十年不准監管 AI ：立法慢一點，這句話用在 AI 上也一樣貼切
  。而是最懂你的那一個
  。永遠是這句話 ：最聰明的 AI ，

  真正的「聰明 AI」，反而會刻意裝傻。等新一代模型推出時，而這些測驗題目，

這就像買鞋子，這種做法很自然，但每個人的需求不同，因為這些「排行榜冠軍」的 AI，使用者可以自己記下哪些問題是目前 AI 模型無法解決的，排行榜可能只是「參考」。模型在面對這些測驗時
，就變成一個很難解的問題：我們根本不知道，

AI 測驗現在面臨的一大挑戰，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
，你想找的是能幫你解決問題的 AI ，排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性 。一定要穿上去走兩圈，光看鞋盒標示「奧運金牌推薦款」沒用，是你要測試 AI 模型在你的真實情境下的表現 。員工想要的 AI ，和你以為的不一樣