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微信公众号微网站开发,西安做网站哪里好,中山学文网页设计培训学校,舆情报告案例2022Epoch AI最新发布的监测数据显示#xff0c;AI能力进化还在狂飙。这与METR的时间跨度基准#xff08;Time Horizon benchmark#xff09;得出的加速结论遥相呼应。2024年4月#xff0c;全球AI综合能力的增长速率在这一刻暴涨了90%。同年10月#xff0c;METR的时间跨度基准…Epoch AI最新发布的监测数据显示AI能力进化还在狂飙。这与METR的时间跨度基准Time Horizon benchmark得出的加速结论遥相呼应。2024年4月全球AI综合能力的增长速率在这一刻暴涨了90%。同年10月METR的时间跨度基准出现40%加速。在过去的两年里AI模型在Epoch能力指数Epoch Capabilities IndexECI上的得分增长速度几乎是此前两年的两倍。为了提供更多数据Epoch包含了2023年前的模型但当时基准分数相对稀少。排除这些数据核心结论依然坚如磐石我们正处在AI的加速坡道上。这种剧烈的非线性跃升打破了人们对于技术进步通常呈现S型曲线末端边际效应递减的预期。这两组独立数据的共振揭示随着推理模型Reasoning Models的崛起和强化学习RL在顶级实验室的普及我们正处于一个新的加速周期之中。Epoch AI与METR在AI日新月异的今天如何公平地衡量一个模型的智力其难度不亚于制造模型本身。Epoch AI是一家非营利性研究机构专注于预测和跟踪AI的发展轨迹。他们不直接开发大模型而是作为第三方的裁判员致力于用严谨的数据和统计学方法为AI的进步建立坐标系。其资金来源于Open Philanthropy等慈善机构这保证了其研究的独立性和客观性。METRModel Evaluation and Threat Research原ARC Evals是一个专注于AI安全评估的研究组织更侧重于从安全和自主性角度评估AI。他们的核心关注点不是AI知道什么而是AI能独立做什么以及能做多久。这两个机构推出的核心指标——Epoch Capabilities Index (ECI)和METR Time Horizon正是目前能够捕捉到这波技术加速浪潮的精密仪器。ECIAI能力的罗塞塔石碑Epoch Capabilities Index (ECI) 是为了解决AI评估界的一个顽疾基准测试的通货膨胀与碎片化。在过去一个新出的基准测试如MMLU往往在几个月内就会被模型刷爆——得分迅速接近100%从而失去区分度。这导致我们无法用同一套试卷去衡量跨度几年的模型。ECI引入了心理测量学中的项目反应理论Item Response Theory, IRT这是一种通常用于人类标准化考试如GRE、SAT的统计学框架。统一难度坐标IRT假设存在一个潜在的能力变量。它不再单纯看分数的绝对值而是通过分析模型在不同难度题目上的表现推算出模型在这一潜在能力轴上的位置。基准缝合StitchingECI将39个截然不同的基准测试缝合在了一起。无论是一个简单的Python编程题还是FrontierMath中那些连数学教授都要解几小时的难题都被映射到了同一个难度标尺上。抗饱和设计当简单的基准被刷爆饱和后ECI会自动依赖更难的基准来提供区分度。这就像是一个自适应的考试系统题太简单了就自动换难题确保永远能测出考生的真实上限。通过这种方法ECI成功地将从2023年至今的126个模型、1103个评分数据点整合成了一条连续的能力曲线让我们得以窥见AI进化的全貌。ECI底层汇聚了39个极具代表性的基准测试。这些测试涵盖了数学、代码、科学问答、甚至通过终端操作计算机的能力。还包括了从逻辑推理ARC-AGI、代码多语言能力Aider Polyglot、到长文本理解L-Series的全方位测试。ECI正是通过综合这些五花八门的测试结果剥离了单一测试的偶然性提炼出了那个名为通用智能的核心变量。METR Time Horizon衡量自主性的维度ECI衡量的是智力的高度METR的Time Horizon时间跨度衡量的是智力的耐力。METR Time Horizon 的定义非常直观且具有冲击力一个AI模型能够在不需要人类干预的情况下以50%的成功率独立完成的任务其对应的人类专家耗时是多少2023年初的模型可能只能独立完成人类几分钟就能做完的简单脚本编写。2024年的顶尖模型已经开始向独立完成人类需要数小时甚至数天才能完成的复杂软件工程任务发起冲击。2024年10月观测到的40%加速正是AI从助手Chatbot向代理Agent蜕变的动力。这种能力的提升直接来源于模型在长逻辑链条上的稳定性增强——这正是推理模型Reasoning Models的核心优势。当模型学会了三思而后行Chain of Thought和自我反思它就能在长时间的任务中保持航向不再轻易迷失。ECI的数据洞察告诉我们AI的能力提升不仅没有触顶反而在换挡加速。随着推理能力的解锁和强化学习的深入我们正在见证智能系统从博学向精深从瞬间反应向长时思考的跨越。参考资料https://epoch.ai/benchmarks/ecihttps://epoch.ai/data-insights/ai-capabilities-progress-has-sped-uphttps://x.com/YafahEdelman/status/2002871018193670556https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/