For agent products, that may matter more than raw benchmark scores.
大多数人认为AI模型性能的主要衡量标准是基准测试分数，但作者认为在长期交互中保持角色一致性（persona stability）比原始性能分数更重要。这一观点挑战了当前AI评估体系的共识。
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- Apr 2026
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We use four AI capability metrics: ECI (Epoch Capabilities Index), METR 50% Time Horizon, Combined Math Index, and WeirdML V2 Index.
研究使用了四个不同的AI能力指标，这增加了结果的可靠性。每个指标都从不同维度测量AI能力，包括综合能力(ECI)、时间效率(METR)、数学能力(Combined Math)和特定环境下的性能(WeirdML)。多指标方法减少了单一指标的偏差风险。
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未来的评估体系，必须同时考虑：成功率、成本、延迟。这有点类似于对于云计算的考核标准，而不是传统软件。
这一观点揭示了AI技能评估需要引入新的维度，特别是成本因素，这反映了AI时代的独特挑战，也暗示未来技能市场可能会出现基于资源消耗的定价机制，这与传统软件市场有本质区别。
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The standard AI judges use to define "safe" are measured wrong. They punish action. They ignore inaction.
令人惊讶的是：当前AI安全评估标准存在根本性缺陷——它们只惩罚错误行动，却忽视错误的不作为。这种评估方式导致AI模型被优化为看起来安全，但实际上可能因为过度谨慎而变得真正危险。
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- Sep 2017
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Develop appropriate measurement and monitoring strategies
Recommendation 4
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