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　　在OpenAI提供的官方基准测试中，它的表现超越了自家的旗舰模型与同类产品。在衡量解决各学科专家级任务能力的“人类最后考试”（Humanitys Last Exam）中，如果能力全开，ChatGPT Agent在第一次尝试中（Pass@1）就有41.6%的胜率给出正确答案，远超过同样能力全开的o3（胜率24.9%）与Deep Research（胜率26.6%）。尝试8次，胜率提升到44.4%，与能力全开的Grok 4 Heavy看齐。

　　但是，一直以来，在硅谷的叙事体系中，至少存在两个AGI的概念。一个是硅谷巨头所表述的，一个是AI研究者所信仰的。已经实现或接近AGI，几乎是硅谷巨头当下最迫切的想要宣布的。它们面临大模型变现与应用规模落地的压力。研究机构EpochAI发现，ChatGPT用户总数的增长速度，一直快于付费用户的增长速度，因此，付费用户的比例一直在下降；与此同时，每个用户处理的词元的平均数量又增长了很多。AGI是非常有卖点的营销手段，其实也是一种巨头在商业叙事上下文中的“幻觉”。

　　验证是否容易，可以抽象为客观性、实时性、可扩展性、低噪声（即验证结果与解决方案质量的相关性）等等特征。如今基准测试饱和的速度之快令人疯狂，但是，过去十年中几乎所有流行的测试基准，都符合它的前四条特征；如果难以验证，那么它就流行不起来。这个逻辑，差不多就是黄仁勋表达的意思。只要存在基准能够很便利地测评它的，都是相对容易的；难得正是超脱于基准之外的那部分。皮查伊和卡帕西用AJI（Artificial Jagged Intelligence，非均衡人工智能）来形容这种状态。

　　扎克伯格已经树起了个人超级智能（Personal SuperIntelligence）的大旗。Meta花了约150亿美元收购ScaleAI的49%股权，除了“洗劫”核心人才，恐怕还看上了它在验证上的经验。“人类最后考试”就是ScaleAI主导提出的。这也许无助于Meta突破那些真正难以验证的领域，但至少可以通过不断推动基准测试的优化，去扩展可验证性的最大空间。对于Meta而言，这仍然是有巨大商业价值的。