研究：基准饱和后仍可从解题记录评估模型能力
原文标题：Evaluating Model Capabilities After Benchmark Saturation
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随着模型在基准上接近满分，基准区分能力下降。论文利用历史基准与模型发布模拟饱和，测试仅凭已饱和基准中正确解题的完整记录能否预测模型在未饱和题目上的能力。结果显示饱和记录仍保留能力信息，成对评判方法将预测误差降低 5.3 倍，但跨分布迁移时预测力不稳定。
- 问题
- 基准饱和后分数无法区分模型，但解题记录中可能仍有能力信息。
- 方法
- 用历史基准与模型发布模拟饱和，仅凭正确解题的完整记录预测未饱和题目上的能力，对比成对评判、绝对打分与特征嵌入。
- 结果
- 成对评判将预测误差较仅用饱和分数降低 5.3 倍，但跨分布迁移时预测力不稳定。
- 影响
- 为饱和基准续命，评估团队可转向分析解题轨迹而非只看分数。
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基准饱和后解题记录仍含能力信息，成对评判把预测误差降低 5.3 倍。
- •用历史基准与模型发布回溯模拟饱和，测试仅凭正确解题记录预测未饱和题表现
- •对比成对评判、单记录绝对打分、确定性特征/嵌入预测三类协议
- •成对评判表现最佳，相比仅用饱和基准分数的基线降低 5.3 倍预测误差
- •能力相关信息分布在记录各部分，但集中在推理与工具调用等特定通道
- •跨分布迁移时预测力不稳定
为什么重要：当基准分数趋同、失去区分度时，解题过程记录可能成为评估前沿模型能力的新信号源，对做评测与安全案例的机构有参考价值。
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