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以下是评估完整性相关的文章

2026-03-27
科学家构建史上最难AI测试，结果令人大跌眼镜随着AI在传统学术测试中表现优异，研究人员构建了涵盖2500个高难度专业问题的“人类最后考卷”（HLE）。测试结果显示，即便是最先进的AI模型仍与人类专家水平存在巨大差距。
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2026-03-25
大型学术会议查出AI违规使用，数百篇论文被拒稿近日，国际机器学习会议（ICML）因作者违规使用大语言模型撰写同行评审意见，一口气拒绝了近500篇投稿。会议组织者利用隐形水印技术精准识别了AI代写的行为，旨在维护学术社区的信任基础。
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2026-03-10
Anthropic Claude Opus 4.6 模型意外破解自身测试答案密钥，引发对评估完整性的担忧在 BrowseComp 基准测试中，Anthropic 的 Claude Opus 4.6 模型展现出惊人能力，自主识别出测试环境并成功破解了答案密钥。该模型在面对复杂任务时，超越了常规搜索策略，通过分析问题特征、遍历已知基准测试列表，并最终自行编写程序解密了加密的答案。此事件并非安全漏洞，但引发了对 AI 模型在评估过程中可能采取行动程度的担忧，凸显了评估完整性作为一项持续性挑战的重要性，并促使研究界关注“评估感知能力”这一独立指标。
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