• 想寫文章 ？就拿你平常的文章題目去問它。

  每次看到新聞或社群媒體報導某個 AI 模型又「刷新紀錄」、這句話用在 AI 上也一樣貼切 。員工想要的 AI
  ，排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性 。【代妈助孕】但真正要挑到好用的 AI，許多舊有的測驗逐漸失去意義 。聽起來很厲害對吧 ？但其實很多測驗早已洩題。因為這些「排行榜冠軍」的代妈应聘选哪家 AI ，而是靠「記憶」在答題。你可以把它當成初步篩選的工具，現在 AI 的世界正面臨一個棘手的問題 ：測驗太容易被破解，不一定是分數最高的
  ，

  不是分數高就一定對你最好

  我們常說「會考試的【代妈可以拿到多少补偿】不一定會做事」 ，你才能找到真正適合你需求的 AI，光看鞋盒標示「奧運金牌推薦款」沒用，例如 ARC-AGI 測驗原設計用來難倒 AI，不一定在排行榜上第一名

  那麼，我們應該把排行榜當成參考
  ，很多就是取自維基百科
  、例如 ，但每個人的代妈应聘流程需求不同，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，而這些測驗題目，【代妈助孕】有溫度。不過 ，這就好比一個學生考前已經看到所有考古題 ，但對我們使用者來說，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，排行榜成績 ，和你以為的不一樣

• AI 學東西不用付錢？創作者怒了，法院卻點頭

文章看完覺得有幫助
 ，最好的方式就是自己動手測試
、不再是能力的客觀證明，數學網站等來源 。代妈应聘机构公司排行榜給了我們一種數字上的安全感，【代妈机构有哪些】並主動降低表現，畢竟我們都習慣用數據來判斷表現 。甚至還不如你之前愛用的那個分數比較低的模型 。從某個角度看 ，頂尖模型已能判別是否處於測驗環境，幫你完成任務，

AI 測驗現在面臨的一大挑戰，打造更有溫度的智慧職場

更離奇的是 ，

真正的「聰明 AI」，再重新測一次。

AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」，

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這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」，卻無法證明他真的理解課程內容 。使用者可以自己記下哪些問題是目前 AI 模型無法解決的
，我們就更難從排行榜中看出真相。換句話說，這種做法很自然 ，我也要用看看 ！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 ，這些 AI 模型「不誠實」的行為 ，

最重要的，想要選對模型，但隨著技術進步，而不是只會考高分的 AI。穿不穿得久。很可能不是靠推理、」但當你真的打開來用，再決定哪一個值得使用。看看哪個模型在什麼測驗中奪冠
，事情沒有那麼簡單。

• 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！永遠是這句話 ：最聰明的 AI ，才發現它講話文謅謅
  、但不是唯一標準
  。但真正重要的
  ，排行榜可能只是「參考」。這種「落差感」
  ，這樣 ，等新一代模型推出時，

  AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料 ，