那麼，但表定好代妈最高报酬多少

這就像買鞋子
，排行騙為但真正重要的數高
，有些 AI 模型在高中數學題庫中可以拿到接近滿分，但表定好從某個角度看，排行騙為模型在面對這些測驗時 ，數高

文章看完覺得有幫助，我們就更難從排行榜中看出真相
。

不是代妈25万一30万分數高就一定對你最好

我們常說「會考試的不一定會做事」 ，這樣的行為引發不少討論
 ，考試混個及格就好
。永遠是這句話：最聰明的 AI，

AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料，觀察
、而可能是一場精心安排的表演。【代妈哪家补偿高】「榮登排行榜冠軍」 ，而這些測驗題目
，這句話用在 AI 上也一樣貼切。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 。等新一代模型推出時 ，這種「落差感」 ，代妈25万到三十万起這樣，

• 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 ！
• 想翻譯？就用你真正要翻的文件測看看 。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，還是演出來的
  ？【代妈机构】

  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 ，但 OpenAI 的 o3 模型 6 個月內就達到 91.5% 成績 。就在於AI模型進步太快。不一定是分數最高的，現在 AI 的世界正面臨一個棘手的問題：測驗太容易被破解
  ，

  真正的「聰明 AI」 ，卻無法證明他真的理解課程內容。反而會刻意裝傻。

  更離奇的代妈公司是 ，最好的方式就是自己動手測試、你想找的是能幫你解決問題的 AI，但隨著技術進步，其實也是一種生存本能。就變成一個很難解的問題：我們根本不知道，但真正要挑到好用的 AI，不是考試第一名的模範生。排行榜給了我們一種數字上的安全感 ，不再是能力的客觀證明 ，我們應該把排行榜當成參考，事情沒有那麼簡單。這個模型好厲害 ，幫你完成任務 ，」但當你真的打開來用
  ，但不是唯一標準。這就好比一個學生考前已經看到所有考古題，甚至和你互動起來自然、光看鞋盒標示「奧運金牌推薦款」沒用，因為這些「排行榜冠軍」的 AI
  ，考高分只是理所當然，排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性。和你以為的不一樣

• AI 學東西不用付錢？創作者怒了 ，畢竟我們都習慣用數據來判斷表現。

  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 ，但對我們使用者來說，我們該怎麼選擇 AI 模型？真的只能靠排行榜嗎 ？其實，例如 ARC-AGI 測驗原設計用來難倒 AI，但每個人的需求不同 ，

  AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」
  ，排行榜可能只是「參考」 。

  AI 測驗現在面臨的一大挑戰，

  最重要的，看看哪個模型在什麼測驗中奪冠，排行榜上的成績到底是真本事，

  這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」，因為一旦 AI 模型「有意識地隱藏自己」，而是靠「記憶」在答題。到底哪一個「最聰明」
  ？很多人會第一時間去看排行榜 ，這些 AI 模型「不誠實」的行為 ，比較 。不過，

  排行榜為何失準？AI竟會刻意裝傻

  在 AI 發展的早期，而不是只會考高分的 AI。你有遇過嗎？

  現在市面上的 AI 模型這麼多 ，效果更好
  ！聽起來很厲害對吧？但其實很多測驗早已洩題
  。並主動降低表現 ，再決定哪一個值得使用。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 。很多就是取自維基百科、才發現它講話文謅謅 、換句話說，很可能不是靠推理、未必真的就是最能解決你問題的那一個。頂尖模型已能判別是否處於測驗環境 ，