AI基准测试通常只对单个模型的单次运行打分,但一项覆盖21个大语言模型、16项基准测试(涵盖编程、推理、医学和智能体任务)的新研究发现,若同时修正单模型偏差和单次运行偏差,真实可达到的性能 比标准单模型基准分数高82%

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