人类高考“封王”的大模型，离真正的“AI状元”还有多远？

主要观点总结

本文探讨了AI参加“高考”的现象及问题，分析了用高考题评测大模型的客观性和参考意义。文章指出，虽然高考题在一定程度上能反映大模型在各学科的基本表现，但人类的高考标准并不适用于AI的能力评估。科学的AI评测需要采用其他方法，包括统一测试环境、标准化题目处理、细化评分标准、多次重复测试、分科目分析和透明化测试过程等。文章还讨论了AI在高考中的不确定性和技术特性，以及如何用最客观的方式测试AI的能力。

关键观点总结

关键观点1: AI参加“高考”的现象及问题

介绍了AI参加“高考”的现象，分析了不同评测团队在评测大模型时面临的困难，如试卷版本不同、OCR识别效果不同等。

关键观点2: 高考题测评大模型的客观性和参考意义

讨论了用高考题测评大模型的利弊，指出这种测评方式具有一定的客观性和参考意义，但存在主观题评判标准不一致、大模型技术特性难以体现等问题。

关键观点3: 科学的AI评测方法

介绍了科学的AI评测方法，包括统一测试环境、标准化题目处理、细化评分标准、多次重复测试、分科目分析和透明化测试过程等，并指出这些方法是衡量大模型能力的重要手段。

关键观点4: AI在高考中的不确定性和技术特性

分析了AI在高考中的不确定性和技术特性，包括推理大模型的思考路径与人类不同、大模型的“知识网”天然跨越多个层级等问题。

关键观点5: 如何最客观地测试AI的能力

提出了如何最客观地测试AI的能力的建议，包括统一测试标准、多次重复测试、分科目分析等，并强调了几分之差并不代表能力上的实质性差异。