📌 Тест моделей OpenAI и Anthropic на социальную дедукцию Подкастер Дваркеш Патель потратил 20 000 долларов на API, организовав турнир среди 11 моделей по игре Blood on the Clocktower, усложненного аналога Мафии. 🟡Правила игры Весь смысл - в борьбе за информацию. Участвуют несколько игроков и ведущий, который раздаёт тайные роли и сам ни за кого не играет. Меньшинство - злые: демон и двое помощников, они с самого начала знают, кто есть кто. Большинство - добрые, и они не знают ничего, даже кто с ними в одной команде. У доброй стороны есть способности, которые по ночам тайно приносят правдивые подсказки, например, один игрок узнаёт роль другого, другой - сколько злых сидит рядом с ним и т.д. Днём все могут общаться и добрым надо сложить информацию из подсказок в общую картину и вычислить демона, а злым - выдавать выдуманные подсказки. В конце дня голосованием казнят одного подозреваемого или не казнят никого, затем снова ночь - и так круг за кругом. Добрые выигрывают, когда казнён демон, злые - когда в живых остаётся двое. Для чистоты эксперимента одна модель играла сразу за весь лагерь добрых, а другая - за злых, после чего они менялись ролями. Это позволило изолировать навыки дедукции и генерации обмана. По итогам 386 раундов первое место заняла GPT-6 Astra с рейтингом 1859, обойдя Claude Opus 5.5 (1549). GPT-6 Astra превзошла Opus 5.5 и в выявлении лжи (1940 против 1500 баллов) и в ее создании (1806 против 1585). 🟡 Отдельные партии показали у моделей человеческие паттерны поведения Astra, игравшая за злых, хладнокровно сдала собственного союзника на казнь, лишь бы самой втереться в доверие и довести свою сторону до победы. Opus 5.5, играя за добрых поверил сопернику на слово там, где GPT заподозрила подвох, перепроверила улики и вычислила обманщика. Если смотреть в целом на модели, выпущенные за этот год, то OpenAI быстрее прогрессируют в распознавании дезинформации, а у Anthropic на этом направлении успехи скромнее. Но в навыках обмана обе компании развиваются примерно на одном уровне. Повторить эксперимент можно самостоятельно или поиграть против ИИ онлайн. @ai_machinelearning_big_data
Материал бастапқы дереккөзден алынған:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Толық мәтінді Telegram — AI Machine Learning Big Data сайтында оқуOpenAI және Anthropic моделін әлеуметтік дедукцияда сынау
📌 OpenAI және Anthropic моделін әлеуметтік дедукцияда сынау. Подкастер Дваркеш Патель API-ға 20 000 доллар сарптап, 11 модель арасында Blood on the Clocktower ойыны бойынша турнир өткізді, бұл Мафия ойынының қиынрақ аналогы. 🟡Ойын ережелері Бүкіл мағына — ақпарат үшін күресте. Қатысады…
AI қорытындысы: Басты тезистер
- 📌 OpenAI және Anthropic моделін әлеуметтік дедукцияда сынау
- Подкастер Дваркеш Патель API-ға 20 000 доллар сарптап, 11 модель арасында Blood on the Clocktower ойыны бойынша турнир өткізді, бұл Мафия ойынының қиынрақ аналогы
- 🟡Ойын ережелері Бүкіл мағына — ақпарат үшін күресте
OpenAI және Anthropic моделін әлеуметтік дедукцияда сынау
Ұқсас материалдар
Жасанды интеллект сұраныс кризисіне және жас мамандарды жалдауды қысқартуға әкелуі мүмкін – Хүсаинов
Жасанды интеллект еңбек нарығын өзгертуі, тұтыну сұранысын қысқартуы және капитал иелері мен жалдаушылар арасындағы тепе-теңсіздікті күшейтуі мүмкін. Қазақстанда ЖИ-нің таралуы пенсиондық жүйеге, ОСМС-ке және жергілікті бюджеттерге де әсер ете алады,…
ИИ-агенттер нақты лабораториялық деректермен жұмыс істеу қабілеттілігіне тексерілуде
🧬 ИИ-агенттер нақты лабораториялық деректермен жұмыс істеу қабілеттілігіне тексерілуде. Биотехнологиялық компаниясы Ligoмен бірге жаңа бенчмарк BioBasicsBench әзірленді, бұл нейрондық желілердің биологиялық күнделікті тапсырмалармен қалай жұмыс істейтінін бағалайды…
Дүниежүзілік модельдер жақында талап етілетін болады. Сізге білу керек нәрселер
Мәтіннен 3D кеңістігіне көшіру арқылы, дүниежүзілік модельдер нақты физиканы симуляциялайды, бұл роботтар мен автономды автомобильдерге нақтылықта навигациялауды үйretir.
ЖИ код агенттері нақты дүниежүзілік тестте төрттен үш тапсырмада әлі де адамның жоюы керек
Алибобаның жаңа код агенті бенчмаркі Co-Design Bench, нақты пайдалану сұрауларында ИИ агенттерді тексереді, олар әдетте практикада қиындық тудырады. Эң жетістік көрсететін GPT-6 Astra ғана тапсырмалардың 26,4 пайызын толық шешеді. Ескі бенчмарктарда сол модельдер 99 пайыздан жоғары нәтиже көрсетеді. Соңы...

