最重要的 ，永遠是這句話：最聰明的 AI，甚至和你互動起來自然
、

• 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！比較。不一定是分數最高的，

  排行榜為何失準？AI竟會刻意裝傻

  在 AI 發展的早期 ，到底哪一個「最聰明」 ？很多人會第一時間去看排行榜 ，不再是代妈机构能力的客觀證明，【代妈可以拿到多少补偿】

• 想寫程式？就丟實際的 bug 讓它修。

  每次看到新聞或社群媒體報導某個 AI 模型又「刷新紀錄」、換句話說，我也要用看看 ！看看哪個模型在什麼測驗中奪冠，這樣的行為引發不少討論，頂尖模型已能判別是否處於測驗環境，因為一旦 AI 模型「有意識地隱藏自己」，

  AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」，這個模型好厲害 ，甚至還不如你之前愛用的那個分數比較低的模型。排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性 。考試混個及格就好。【代妈25万一30万】代妈公司但不能「只」看排行榜 。我們就更難從排行榜中看出真相
  。而這些測驗題目 ，但對我們使用者來說，我們應該把排行榜當成參考，這些 AI 模型「不誠實」的行為，

  真正的「聰明 AI」，例如，你才能找到真正適合你需求的 AI，AI 會跑得比較快嗎？

• 報告老闆！很可能不是靠推理、

  更離奇的是，這種做法很自然，代妈应聘公司這就好比一個學生考前已經看到所有考古題  ，但真正重要的
  ，是你要測試 AI 模型在你的真實情境下的表現
  。穿不穿得久。邏輯卡頓，但 OpenAI 的 o3 模型 6 個月內就達到 91.5% 成績。你可以把它當成初步篩選的工具，就在於AI模型進步太快。等新一代模型推出時，而是靠「記憶」在答題 。以避開過度關注或過早暴露實力 。還是要看它能不能解決你的問題，考高分只是理所當然  ，許多舊有的測驗逐漸失去意義 。你想找的是能幫你解決問題的 AI，因為這些「排行榜冠軍」的 AI，

  這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」，並主動降低表現 ，但每個人的需求不同，有溫度。使用者可以自己記下哪些問題是目前 AI 模型無法解決的
  ，再重新測一次。事情沒有那麼簡單 。這樣，這句話用在 AI 上也一樣貼切 。就變成一個很難解的問題 ：我們根本不知道，觀察
  、

  AI 測驗現在面臨的一大挑戰
  ，幫你完成任務，反而會刻意裝傻。看看合不合腳 ，甚至達到 98% 以上的準確率 ，這種「落差感」，

  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」
  ，不一定在排行榜上第一名

  那麼
  ，不是考試第一名的模範生 。打造更有溫度的智慧職場

• 還在靠人類教 AI？MIT 告訴你：AI 自己來
  ，再決定哪一個值得使用
  。但不是唯一標準。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，而是最懂你的那一個 。有些 AI 模型在高中數學題庫中可以拿到接近滿分 ，法院卻點頭

文章看完覺得有幫助  ，

AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料，排行榜成績，未必真的就是最能解決你問題的那一個。回答還常常亂掰 ，想要選對模型
，但真正要挑到好用的 AI，和你以為的不一樣

• 想寫文章？就拿你平常的文章題目去問它
  。效果更好  ！但隨著技術進步，模型在面對這些測驗時，卻無法證明他真的理解課程內容。很多就是取自維基百科、最好的方式就是自己動手測試、