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GoBench:评估大型语言模型在围棋游戏中的表现 [R]

Reddit r/MachineLearning ↗ · 2026-09-16

GoBench 是一个基准测试,用于评估大型语言模型在 9x9 围棋游戏中的表现,它与 ARC-AGI 有强相关性,并设有一个包含从随机到超人类水平的 KataGo 对手的排行榜。

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大型语言模型中的交互推理评估:基于可执行游戏的分层基准

arXiv cs.AI ↗ · 2026-06-02 缓存

本文介绍了一个用于推理评估的多轮交互框架,其中大型语言模型需要查询隐藏环境并整合部分观察结果。该框架实例化为一个包含474个可执行游戏、跨五个难度级别的基准,展示了区分能力并揭示了推理差异。

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人工理性的谜题:探究大型推理模型中的生成-评估差距

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-05-31 缓存

本文研究了大型推理模型(LRMs)中的生成-评估差距,发现尽管它们能近乎完美地生成解决方案,但由于答案确认偏差,它们无法稳健地评估推理过程。

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