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　　近日，由香港大学、剑桥大学和北京大学的研究团队推出的GameBoT评测基准引发广泛关注，标志着AI领域一场新鲜的竞技挑战。该项目通过让17款主流大语言模型（LLM）在8款棋牌游戏中进行对抗，旨在评测AI的推理能力和决策过程。

　　与传统的LLM基准测试不同，GameBoT通过引入游戏对抗的方式，有效避开了模型“背答案”的问题。这种评测不仅关注最终的胜负结果，还深入分析了每个模型在游戏中所做出的中间决策过程。这一创新方式能够提供更细粒度和客观的评估。

　　在GameBoT的首轮评测中，17款AI模型如O3-mini、DeepSeek R1、GPT-4o等同台竞技。经过20轮的对决后，O3-mini表现优异，以F1得分0.873勇夺冠军，展现了其在推理过程中的出色能力。相对而言，DeepSeek R1的中间步骤得分却令人意外，仅为0.176，尽管它在最终决策上表现尚可，但其推理过程相对繁琐，显示出可控性不足。

　　此次评测采取淘汰制，确保较为全面的模型表现分析。其中，O3-mini在不同游戏中表现平衡，能够有效应对复杂局面，而DeepSeek R1则在某些场景下生成了过多不必要的思考过程，影响了整体表现。

　　这种通过游戏进行LLM能力评估的方式，不仅能避免传统基准测试的局限性，还可为未来的AI研究提供新的思路和方法论。GameBoT的成功推出，意味着AI在复杂决策环境中的应用潜力正在逐步被挖掘。未来，随着新模型的不断涌现，这一评测标准有望不断完善，为AI的发展铺平道路。返回搜狐，查看更多