📌 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
Research2 分钟阅读
测试 OpenAI 和 Anthropic 模型在社交推理上的表现
📌 测试 OpenAI 和 Anthropic 模型在社交推理上的表现。播客主 Dwarkesh Patel 花费 20,000 美元购买 API,组织 11 个模型进行 Blood on the Clocktower 游戏锦标赛,这是《狼人杀》的更复杂版本。 🟡游戏规则:核心在于争夺信息。参与者…
Telegram — AI Machine Learning Big Data作者: Machinelearning2026年11月8日 (1小时前)
提供 4 种语言版本AI 摘要:要点
- 📌 测试 OpenAI 和 Anthropic 模型在社交推理上的表现。播客主 Dwarkesh Patel 花费 20,000 美元购买 API,组织 11 个模型进行 Blood on the Clocktower 游戏锦标赛,这是《狼人杀》的更复杂版本。 🟡游戏规则:核心在于争夺信息。参与者…
Research
KZ·AI AD38Инсайт дня
测试 OpenAI 和 Anthropic 模型在社交推理上的表现
全文为俄语
相关文章
人工智能可能导致需求危机并减少年轻专业人员的招聘——胡萨伊诺夫
人工智能可能改变劳动力市场,减少消费需求,加剧资本所有者与雇员之间的不平等。在哈萨克斯坦,人工智能的普及也可能影响养老金体系、强制社会医疗保险基金(OSMS)和地方预算的收入,…
Kursiv.media — AI (direct RSS)
开始测试AI代理处理真实实验室数据的能力
🧬 开始测试AI代理处理真实实验室数据的能力。与生物技术公司Ligo合作开发了新基准BioBasicsBench,该基准评估神经网络在日常生物学任务中的表现…
Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
世界模型即将无处不在。您需要知道的事项
将 AI 从文本带入 3D 空间,世界模型模拟现实物理,教会机器人和自动驾驶汽车如何在现实世界中导航。
Wired — Artificial Intelligence
Research1 分钟
真实测试显示:AI编程代理在近四分之三任务中仍需人工清理
阿里巴巴新推出的编程代理基准测试Co-Design Bench,在已让AI代理在实践中翻车的真实用户需求上测试它们。即使表现最好的GPT-6 Astra,也仅能完全解决26.4%的任务。而在旧基准上,相同模型得分均超99%。这……
The Decoder

