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大模型“突然开窍”是真的吗?斯坦福论文:涌现可能只是评测指标挑出来的幻觉

TL;DR:2023 年的一篇论文认为,大模型“规模一大就突然学会某项能力”的涌现现象,很大程度上来自研究者选用的评测指标,而不是模型本身发生了突变。换成连续、平滑的指标,许多“断崖式跃升”就变成了平稳上升。但论文并没有证明大模型不存在任何涌现,它的结论是:已报告的涌现并不稳固,不应默认它是规模带来的根本性质。 这是一篇 2023 年的老论文(arXiv 于 2023 年 4 月 28 日提交),不是最近的新闻,但它至今仍是讨论“大模型会不会突然变聪明”时绕不开的参照。 此前

E-Commerce Bench:10 万本金经营 365 天,测试 Agent 能不能真的把网店做下去

过去几年的 Agent 评测模式大体是给定目标,模型在有限回合里尽量达成。比如在迷宫里找到宝藏、产出一份报告或者修复一段代码,模型的性能也会根据交付产物的质量或者任务完成度来评估。这类任务往往有一个明确的自然终止状态。 真实世界的长程任务却经常没有明确终点,例如天气预测、股票交易和商业经营。网店不会在某个上午被“经营完成”:上个月压下的库存、前天谈判的价格、昨天的促销活动都会继续影响今天的销售。Agent 需要在动态市场中不断调整策略,才能实现长期盈利。 为评估这种长程经营能