你的基准测试想法

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摘要

**社区讨论帖：提出新颖的 AI 基准测试构想** 这篇社区讨论帖提出了一系列创新的 AI 基准测试点子，其中最引人注目的是**"模型预测基准"（Model Prediction Bench）**。在这个基准中，模型仅凭其他开源权重模型的权重参数，就需要预测出它们的输出分布——以此检验模型对自身及同类模型的"直觉式理解"能力。

你有没有什么想看到、但目前还没有被充分追踪的 benchmark 想法？我自己想的是——Model Prediction Bench：收集大量开源权重模型，其中可以包括像 fly brain model 这样的模型，然后把它们的权重直接作为上下文输入到提示词中。这些模型可以涵盖新旧、强弱各不相同，尽可能多样化。模型的输出被限制在有限的选择范围内，就像 Jev 所做的那样（否则变异度会太大）。对于这个 bench，你需要根据对给定权重的直觉理解，预测这些模型的输出分布。理想情况下，还要解释你的推理过程。你不能作弊去直接运行模型之类的东西。看看并衡量每个模型对其“自身”、或者更准确地说对其“表亲”的直觉理解程度有多好，会非常有趣。你希望看到哪些东西被拿来 benchmark？
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