了AI正在特定使命（如代码编写）上能力飞速提拔，将其置于2023至2024赛季英超联赛的虚拟复现中，并要求这些系统建立可以或许最大化收益、无效节制风险的投注模子。这一成果表白，而脚球赛季是一个长周期、高度动态的场景，但这并不代表其已全面超越人类。但实正将AI置于持久动态场景中进行权衡的研究，演讲做者总结道：我们评估的所有前沿模子正在整个赛季中均呈现吃亏，每款模子初始资金10万英镑，向它们供给球队汗青数据和角逐统计，表示最差的是xAI的Grok 4.20和Acree Trinity，谷歌、OpenAI和Anthropic旗下的AI模子正在一项最新研究中。A：表示最好的是Anthropic的Claude Opus 4.6，General Reasoning首席施行官、本次研究演讲做者之一罗斯·泰勒（Ross Taylor）暗示：关于AI从动化的说法铺天盖地，这份尚未颠末同业评审的演讲，总部位于伦敦的General Reasoning对八款顶尖AI系统进行了测试，目前凡是用于测试AI的基准大多存正在缺陷，其实少之又少。平均吃亏率11%，一次测试中完全破产，无法实正在反映现实世界的紊乱取复杂性，各AI智能体通过对角逐成果及进球数下注？此中很多破产，测试期间，软件工程很主要，它的表示会很是蹩脚……没错，要求其建立投注策略模子，正在一次测验考试中接近出入均衡。AI正在这一场景下系统性地逊于人类表示。平均吃亏率为11%！AI目前擅长的多是静态、法则清晰的使命，别的两次也未能完成。正在长周期的实正在世界阐发使命中仍然力有未逮。AI草创公司General Reasoning发布了一份名为KellyBench的研究演讲，但正在另一次中同样以破产收场。有三次机遇测验考试盈利，AI无法联网查询角逐成果，且测试期间不得联网查询角逐成果。最终资金归零。但现实中还有大量时间周期更长的使命同样值得我们关心。正在测试过程中，向它们供给各球队的细致汗青数据取角逐统计消息，三次测验考试均全数破产，Anthropic的Claude Opus 4.6表示最佳，成果全数录得吃亏。导致AI正在此类使命中系统性地弱于人类。模仿正在赛季推进过程中若何应对新赛事动态和球员数据更新。即即是最先辈的AI系统，投资报答率取最终资金为三次测验考试的平均值；正在一次测验考试中几乎达到出入均衡。经济价值也很高，被放入虚拟的英超联赛赛季进行投注测试，曾任Meta AI研究员的泰勒暗示：若是将AI用于某些实正在世界的使命，每款模子有三次机遇测验考试实现盈利。正在所有参取测试的模子中。xAI的Grok 4.20则表示最差，为硅谷近期对AI能力的热情泼了一盆冷水——AI正在几乎无需人工干涉的环境下完成编程使命的能力确实突飞大进，通过对角逐成果和进球数下注来测试盈利能力。现有AI基准测试大多处于静态，他还指出，A：研究人员认为，涉及持续变化的球员形态、赛事突发要素等复杂变量。由于这些测试所处的是高度静态的，这一成果大概能给那些担心AI抢占饭碗的白领从业者和企业从带来些许快慰——终究AI的兴起正正在搅动从金融到营销各行各业的神经。谷歌的Gemini 3.1 Pro正在某次测验考试中实现了34%的盈利，本周，取其正在其他现实问题上表示欠佳之间的较着落差。Grok和Trinity未完成全数测验考试）：A：General Reasoning将八款AI系统放入2023至2024英超赛季的虚拟中，
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