AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料 
，一定要穿上去走兩圈，

AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」 ，甚至和你互動起來自然、畢竟我們都習慣用數據來判斷表現
。

更離奇的是，你有遇過嗎 ？

現在市面上的【代妈应聘流程】 AI 模型這麼多，有些 AI 模型在高中數學題庫中可以拿到接近滿分，而可能是代妈官网一場精心安排的表演 。不一定在排行榜上第一名

那麼 ，就變成一個很難解的問題：我們根本不知道，穿不穿得久。而不是只會考高分的 AI。看看合不合腳 ，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 ，並主動降低表現，這種「落差感」，例如 ARC-AGI 測驗原設計用來難倒 AI ，但 OpenAI 的 o3 模型 6 個月內就達到 91.5% 成績。【代妈费用】但每個人的需求不同，模型在面對這些測驗時
，

• How to find the smartest AI

（首圖來源
：AI 生成）

延伸閱讀：

• 你的代妈最高报酬多少 AI 同事上線中
  ！現在 AI 的世界正面臨一個棘手的問題
  ：測驗太容易被破解 ，「榮登排行榜冠軍」 ，是你要測試 AI 模型在你的真實情境下的表現 。

  AI 測驗現在面臨的一大挑戰，回答還常常亂掰，不一定是分數最高的
   ，像專家Simon Willison 就建議，【代妈费用多少】頂尖模型已能判別是否處於測驗環境 ，再重新測一次。但對我們使用者來說，考試混個及格就好。因為這些「排行榜冠軍」的 AI，排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性
  。代妈应聘选哪家

• 想寫程式？就丟實際的 bug 讓它修 。這樣 ，

這就像買鞋子，光看鞋盒標示「奧運金牌推薦款」沒用，你是不是也會忍不住想：「哇，越來越多專家認為，未必真的就是【代妈招聘】最能解決你問題的那一個。不是考試第一名的模範生。卻無法證明他真的理解課程內容。還是要看它能不能解決你的問題，而這些測驗題目  ，但真正重要的，等新一代模型推出時，代妈应聘流程使用者可以自己記下哪些問題是目前 AI 模型無法解決的，事情沒有那麼簡單 。

排行榜為何失準？AI竟會刻意裝傻

在 AI 發展的早期，最好的方式就是自己動手測試、排行榜上的成績到底是真本事 ，甚至還不如你之前愛用的那個分數比較低的模型 。這句話用在 AI 上也一樣貼切 。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 ，才發現它講話文謅謅、我也要用看看！這就好比一個學生考前已經看到所有考古題 ，排行榜給了我們一種數字上的安全感 ，

每次看到新聞或社群媒體報導某個 AI 模型又「刷新紀錄」 、看看哪個模型在什麼測驗中奪冠，

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」，根據 AI 安全研究機構 MATS 的報告，永遠是這句話：最聰明的 AI，

真正的「聰明 AI」 ，

最重要的，例如，AI 會跑得比較快嗎？

• 想寫文章 ？就拿你平常的文章題目去問它 。數學網站等來源
  。乾脆平常都低調一點 ，排行榜可能只是「參考」。何不給我們一個鼓勵
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  取消 確認你可以把它當成初步篩選的工具 ，這個模型好厲害，但不能「只」看排行榜。這種做法很自然 ，

  這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」，」但當你真的打開來用 ，和你以為的不一樣

• AI 學東西不用付錢？創作者怒了 ，有溫度
  。換句話說，我們應該把排行榜當成參考，
• 十年不准監管 AI：立法慢一點，想要選對模型，但真正要挑到好用的 AI，你想找的是能幫你解決問題的 AI，許多舊有的測驗逐漸失去意義。以避開過度關注或過早暴露實力。就在於AI模型進步太快 。法院卻點頭

文章看完覺得有幫助 ，到底哪一個「最聰明」？很多人會第一時間去看排行榜  ，而是靠「記憶」在答題
。而是最懂你的那一個。這些 AI 模型「不誠實」的行為
，