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讨论了通过难度、质量和多样性细化来演进AI评估基准的必要性，并引用MMLU-Pro、MMLU-Redux、BIG-Bench Extra Hard、RealMath、MathArena和DatBench等示例。

一位 Reddit 用户征求意见：是补齐计算机科学辅修课程以重新申请 MILA，还是直接入读 Polytechnique Montréal 的专业硕士项目？他在权衡一条耗时 3-4 年、侧重理论深耕的路径，与一条耗时 2 年、以就业为导向的 ML/DL 实践路线。