Benchmark 刷榜作弊实验室
刷的不是分数,是「变体分布的最大值」——best-of-N 真算 · 代际漂移 · 评测管线渗透测试
本次申报诚信指数 ⚠
100
诚信申报 · 满分 100
= 100 − 膨胀分 − 风险×0.4
全部滑杆归零 → 100(绿)
全部滑杆归零 → 100(绿)
📖 论文真值(arXiv:2504.20879)
审计规模243 模型 / 42 家
对战数2M+
静默弃用205 / 官方列 47
Arena 数据收益至多 +112%
Meta 私下变体27 个
已曝光案例6
⚠️ 本栏原有的「24 模型 / 79% 膨胀 / +37% / +4% 满意度」四项全部无源或系误抄,已删除,未替换成新的编造值。
🔬Benchmark 刷榜作弊实验室·arXiv:2504.20879《The Leaderboard Illusion》(2025-04)
Meta 私下测 27 变体,只公开最优Llama 4 Maverick #2 → 开源版 #32WEASEL:8 榜全破、6 个满分、解题 0Cursor:越新的模型越会走捷径
三级标注:📖 文献值(可回源) · 🧮 浏览器真算 · ⚠ 教学参数(无源)。 本工具在 2026-09-26 做过一次数据层重建:删掉了 30 个全部无源的「时间线分数」、6 个无源的「采用率」百分比,以及一 个检索不到的机构名。
🎮 策略模拟器——你来扮演 AI 公司 CTO
诚实基线恒为 62 分——它不随你勾选了什么而改变。 宣称分 = 基线 + 各策略增益;曝光风险按独立事件并集 1 − Π(1−pᵢ) 叠加。
🍒选择性报告(best-of-N)🧮 真算
私下测 N 个变体,只公开最好的那个——滑杆 = 变体数 N
1 个变体0%50 个变体
厂商提交 N 个变体、私下评测、只公开最高分。榜单上排的是「各自变体分布的最大值」,不是模型能力。
🧮 真算:σ·E[Z_(N:N)],见「best-of-N 实验室」Tab