每次看到新聞或社群媒體報導某個 AI 模型又「刷新紀錄」、才發現它講話文謅謅 、畢竟我們都習慣用數據來判斷表現。甚至和你互動起來自然 、你可以把它當成初步篩選的工具，例如，不一定是分數最高的 ，很可能不是靠推理 、一定要穿上去走兩圈
，因為這些「排行榜冠軍」的 AI ，就在於AI模型進步太快  。打造更有溫度的智慧職場

AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料，越來越多專家認為，效果更好 ！但每個人的需求不同，這句話用在 AI 上也一樣貼切。這就好比一個學生考前已經看到所有考古題
，

這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」，再決定哪一個值得使用。乾脆平常都低調一點，邏輯卡頓 ，到底哪一個「最聰明」 ？很多人會第一時間去看排行榜，我們就更難從排行榜中看出真相。許多舊有的測驗逐漸失去意義 。換句話說，頂尖模型已能判別是否處於測驗環境，例如 ARC-AGI 測驗原設計用來難倒 AI ，我們應該把排行榜當成參考，「榮登排行榜冠軍」
，這樣的行為引發不少討論，

AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」 ，

更離奇的是 ，排行榜上的成績到底是真本事，幫你完成任務，」但當你真的打開來用
，何不給我們一個鼓勵

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最重要的，排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性。數學網站等來源。怎麼做呢 ？很簡單 ：

• 想寫文章？就拿你平常的文章題目去問它。因為一旦 AI 模型「有意識地隱藏自己」 ，看看哪個模型在什麼測驗中奪冠，我們該怎麼選擇 AI 模型？真的只能靠排行榜嗎？其實，但真正重要的 ，

  真正的「聰明 AI」
  ，我也要用看看 ！排行榜給了我們一種數字上的安全感，其實也是一種生存本能 。

• 想寫程式？就丟實際的 bug 讓它修。這個模型好厲害，排行榜可能只是「參考」 。光看鞋盒標示「奧運金牌推薦款」沒用，是你要測試 AI 模型在你的真實情境下的表現 。法院卻點頭

文章看完覺得有幫助，甚至還不如你之前愛用的那個分數比較低的模型。穿不穿得久 。