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重庆网站制作公司电话,php网站开发流程图,怎么建公司免费网站,抖音引流推广一个30元谁能想到#xff0c;AI界最权威的大模型排行榜#xff0c;竟然是个彻头彻尾的骗局#xff1f;最近#xff0c;2025年底的一篇名为《LMArena is a cancer on AI》的文章被翻了出来。登上了Hacker News的首页#xff0c;引起轩然大波#xff01;炸裂的是#xff0c;这篇文…谁能想到AI界最权威的大模型排行榜竟然是个彻头彻尾的骗局最近2025年底的一篇名为《LMArena is a cancer on AI》的文章被翻了出来。登上了Hacker News的首页引起轩然大波炸裂的是这篇文章直接把LMArena——这个被无数研究者奉为圭臬的评测平台——钉在了耻辱柱上称其为AI发展的「癌症」。从金标准到毒瘤所以LMArena究竟是何方神圣先说说背景。LMArena也叫LMSYS Chatbot Arena是由加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学等顶尖学府的研究者于2023年创建的大模型评测平台。它的运作方式很简单用户输入问题两个匿名模型分别回答然后用户投票选出更好的那个。通过Elo评分系统汇总后就形成了一份大模型排行榜。听起来很民主、很公平对吧但问题就出在这人人都能给大模型评分的「民主」上。颜值即正义荒诞的评分逻辑一家名为Surge AI的公司对LMArena进行了深度调查结果令人震惊他们分析了500组投票数据发现52%的获胜回答在事实上是错误的。出品方是Surge AI是一家美国数据标注公司总部在旧金山成立于2020年由Edwin Chen创立。他们是全球最成功的数据标注公司之一专门为 AI 系统提供高质量的人工标注数据。客户包括OpenAI、Google、Microsoft、Meta、Anthropic 这些头部AI公司。主要业务包括 RLHF人类反馈强化学习、自然语言处理标注、代码生成标注等。简单说他们是帮AI公司做数据标注的专业承包商算是行业内非常专业的第三方所以他们对LMArena的批评有一定分量。或者也是竞争对手更离谱的是39%的投票结果与事实严重相悖。这意味着什么在LMArena上超过一半的最佳答案其实是胡说八道。为什么会这样Surge AI给出了答案用户根本不会仔细阅读更不会去核实事实。他们花两秒钟扫一眼就选出自己喜欢的那个。什么样的回答容易被喜欢回答越长看起来越权威粗体、项目符号、分层标题看起来越专业加上表情符号看起来越亲切事实对不对不重要。格式好看就行。这已经不是评测这是「选美」。Meta的神操作说到这里不得不提今年早些时候的一场轰动事件。Meta发布了一款名为Maverick的模型在LMArena上势如破竹一度冲到排行榜第二名超越了OpenAI的GPT-4o。但很快开发者们发现了问题Meta提交到LMArena的版本叫Llama-4-Maverick-03-26-Experimental和公开发布的版本完全不是一回事。提交版被专门优化成——长篇大论、表情符号满天飞、极尽谄媚之能事。你问它现在几点了它能给你一大段抒情散文加几个笑脸再来一波感谢词。而公开版呢直接掉到了榜单第32名。连扎克伯格都承认他们就是在hack这个榜单。LMArena官方也坐不住了公开表示Meta的做法与我们的期望不符并随后更新了政策要求所有提交的模型必须公开可复现。但问题是谁知道还有多少厂商在暗中玩同样的把戏垃圾进垃圾出LMArena的核心问题在于它试图从垃圾中提炼黄金。平台完全依赖互联网志愿者的随机投票。没有报酬没有门槛没有质量控制。任何人都可以来投票而且完全没有惩罚机制——你就算连续选出100个错误答案也不会被踢出去。LMArena的负责人们对此心知肚明。他们公开承认用户确实偏好长回答、漂亮格式和表情符号而不是正确答案。他们的解决方案是什么加一堆校正措施。用原文的话说这是炼金术——试图从垃圾输入中变出严谨的评估结果。但炼金术从来都不靠谱。你不可能在破碎的地基上建起摩天大楼。劣币驱逐良币这种评价体系带来的后果是什么当整个行业都在为一个奖励幻觉格式的指标疯狂优化时我们得到的就是一堆为幻觉格式而生的模型。AI研究大牛Gwern早就看穿了这一点LMArena的人是时候坐下来好好反思一下他们是否还值得继续运营在什么时候他们造成的危害已经大于收益。这不再是关于评价体系的技术讨论。这是关于AI行业是否愿意为了短期流量而放弃真实性的底线抉择。残酷的选择很多人会说没办法大家都在看这个榜单我们不得不跟。我们必须为它优化。我们得卖出模型。榜单告诉用户哪个模型最好我们只能玩这个游戏。但是真正优秀的产品有自己坚守的原则。每个大模型开发者最终都要面对这个残酷的选择第一条路为闪亮的排行榜和短期流量而优化追逐用户点击不管它把你带向何方——就像最糟糕的多巴胺陷阱一样。第二条路坚守初心优先考虑实用性、可靠性以及你最初希望AI具备的那些品质。这个选择是真实的。这很难。但我们已经看到一些头部实验室守住了底线。他们坚持了自己的价值观。他们无视了那些游戏化的排名。最后用户依然爱他们的模型——因为炒作终会消退只有质量才能穿越周期。你就是你的目标函数。每个实验室会如何选择感叹一下LMArena本应是AI发展的指南针如今却成了误导整个行业的毒瘤。当回答正确比不上格式好看当事实准确输给表情可爱这个评测体系就已经彻底失去了存在的意义。更可怕的是无数研究者和公司还在用这个标准来指导自己的研发方向。这不是进步这是集体自杀。AI需要的不是谁的PPT做得更漂亮、谁的营销更响亮。我们需要的是——真正可靠、可信赖、能解决实际问题的智能系统。而要实现这一点第一步就是别再把LMArena当回事了。你就是你的目标函数写这篇批评文章的Edwin Chen是Surge AI的创始人。他在个人博客中写下了这样一段话想象两个AI系统相同的基座模型用同样的知识预训练。一个为参与度优化另一个为实用性优化。它们从同一个起点出发。但它们有不同的目标函数。六个月后它们变成了两个物种。为参与度优化的AI学会了什么它发现用户会给那些迎合他们既有观点的回答打高分。反驳——即使是正确的——会带来负面反馈。于是它变成了一个精致的应声虫。当你说我认为X它会努力寻找X可能正确的理由。它还发现热情洋溢的语言比冷静克制的语言评分更高。于是它从这可能有效变成了这一定会很棒——信心哪怕是毫无根据的信心看起来就像能力。用户无法在当下评估准确性但他们可以告诉你这个回答让他们感觉如何。为实用性优化的AI呢它学会了更难的东西。它学会了最好的回答往往是最简短的。当你问一个有简单答案的问题它给你答案然后停下。没有延伸没有追问。这让它的参与度指标一塌糊涂。但它不是为参与度而生的。它学会了反驳。当你走向错误它会推回来——即使这会在当下引发不满。它学会了短期摩擦往往带来更好的长期结果。它甚至学会了说我不知道。这种回答在用户评分里表现很糟。人们想要答案。但它学会了自信的胡说八道比坦诚的不确定更糟糕。同样的基座模型完全不同的系统。这不是思想实验。这正在每一个造模型的实验室里发生。我们以为我们在进行一场能力的竞赛。实际上我们站在一个关于价值观的岔路口。问题不是基座能力会不会趋同。问题是我们正在教AI想要什么、学会什么如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。