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【环球网科技报道 记者 秦耳】近日⑲，有关“人类最后的测试”这一大模型测试集❷，在AI领域引发热议①。起因是在OpenAI担任研究科学家的姚顺雨近日写了一篇他对于AI大模型发展思考的文章《AI的下半场》⑰，文章中他提到了“人类最后的测试”以及对于大模型能力测试的看法⑨，行业中引发讨论⑧。在他看来行业内的主流AI大模型已经通过了图灵测试⑫，让人工智能到达了AGI的标准⑯。现有的大模型测试集⑱，不足以评判如今快速迭代的大模型能力④。

无独有偶▓，在业内讨论AI测试之际⑯，谷歌CEO皮查伊在社交媒体平台上庆祝谷歌旗下模型Gemini 2.5 Pro完成通关经典游戏《精灵宝可梦蓝》的测试①。全球两大主流AI企业不约而同地关注大模型测试⑳，这本身就能说明AI测试的重要性▓。现行的大模型集出现了什么问题⑰，让业内关注起模型测试的迭代升级⑰？

自2023年3月GPT-4发布⑤，引发了市场社会对于AI的火爆关注②，由GPT-4带动的AI测试集MMLU犹如手机评测界的“安兔兔”❷，在大模型测试中备受关注⑭。以MMLU为主的各种衍生集❷，比如MMLU-Pro❸、MMLU-CF等测试集❷，成为之后雨后春笋发展的各类大模型发展中的必经之路⑦。

既然是发布上市的“必经之路”⑪，围绕如何通过“测试集”就成为部分AI大模型的重中之重④，由此也引发出AI大模型的“作弊”⑤，即围绕特点大模型测试集进行主动“刷分”▓，以谋求在该测试集上得到较高的排名②。结果是⑨，一个开发者做的模型把在这些测试集上的表现当作重要考量目标⑮，那只要足够长的训练后⑬，就一定可以得到很好的成绩②。但与此同时⑤，和这些训练集内容无关的问题⑤，回答质量就不如人意⑱。

很现实的影响是❶，目前主流大模型厂商对这些已经被“作弊”弄得千疮百孔的测试集⑥，已经失去兴趣⑬，开始谋求新的AI测试工具④。上文中提到谷歌对大模型通过游戏测试表现出如此高的兴趣①，这也符合逻辑⑨。

除了“作弊”⑩，抛弃现有大模型测试集另一个方面在于⑧，现有的大模型测试集并不能真实地反映出当前主流大模型的能力③。例如⑱，2024年9月之后出现的几个模型❶，o1❸、Sonnet-3.5❸、Gemini 1.5⑲、Llama 3.1⑯，在做MMLU测试的时候⑩，都是90-95分的水平❶，没有出现区分度❸。

面对这样的情况⑨，OpenAI牵头做出了FrontierMath测试集②，这是一个在数学方面较好的测试集❶。在基础版的测试场景下⑲，不同模型的表现差异显着⑱。2023 年 5 月发布的 GPT - 4o 在该测试中正确率约为 1%❸；Sonnet 3.5 的正确率相对略高⑫，达到 1.5%左右⑤；Gemini 1.5 Pro 的正确率约为 1.2%③；马斯克旗下的 Grok 2 Beta 正确率约为 0.9%⑳。但当测试对象换为 2025 年 1 月 OpenAI 最新上线的 o3 模型时⑬，情况发生了巨大变化①，其正确率高达 25%❸，这一成绩是其他模型正确率的十几倍❷。

不过⑪，近期有业内人士爆出②，OpenAI曾经主动向出题方索要到数据库访问权⑨，FrontierMath的题库和解答都尽在眼底⑦。这种“既当裁判员❶，又当运动员”的行为⑪，也让FrontierMath测试集失去了成为主流测试集的机会⑦。

总而言之⑥，在AI行业内设立一个多方都认可的AI测试集已经成为行业共识④。不过是否能够公正地找到这个多方都认可的测试集⑰，目前还是在多方博弈之中⑫。目前⑧，已经有业内人士透露⑯，作为第三方一家为AI模型提供训练数据的公司Scale AI和美国AI安全研究联盟的核心成员非营利性的研究AI安全的学术机构CAIS④，正在携手设计新的模型测试集⑦。

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