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智能评分 63
A shared playbook for trustworthy third party evaluations
AI 推荐理由
适合直接参考其对评测主张、harness 选择和有效性证据的拆解，用来检查自家基准或第三方报告是否存在测评条件不一致的问题。核心解读
OpenAI 发表文章，总结可信第三方评测的设计经验，强调前沿模型评测不能只看“问答式”结果，还要明确评测要验证的主张以及结果有效性的证据。文章指出，随着模型具备工具调用、跨步骤状态跟踪和工作流执行能力，评测中的 harness 会显著影响表现，甚至决定能力是否能被测出来。文中将评测主张分为三类：能力显现、护栏稳健性和系统对比，并列出需要检查的有效性风险，包括 reward hacking、拒绝回答、数据污染、问题失效和 sandbagging。