【新智元导读】UCSD等推出Lmgame Bench标准框架，结合多款经典游戏，分模块测评模型的感知、记忆与推理表现。结果显示，不同模型在各游戏中表现迥异，凸显游戏作为AI评估工具的独特价值。
要让电脑如成人般地下棋是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。
语言学家和认知科学家史迪芬·平克认为这是人工智能学者的最重要发现。经过35年人工智能的研究，他发现最重要的课题是：
当新一代的AI出现后，股票分析师、石化工程师都要小心他们的位置被取代，但是园丁、接待员和厨师至少十年内都不用担心被人工智能所取代。
推箱子：得分计算方式为所有关卡中推到目标位置的箱子总数，统计范围从非常简单的关卡一直到Sokoban 1989中最难的关卡，直到出现第一个死局为止。
超级马里奥兄弟：分数是马里奥在所有关卡中累计的横向移动距离（游戏单位），直到失去全部三条生命或完成最终关卡为止。具备更强物理直觉和空间推理能力的模型通常能够获得更高的分数。
俄罗斯方块：分数是已注册的总方块数加上消除的总行数（乘以10倍系数），计算至游戏结束为止。不同的模型持续游戏的时间各不相同，这取决于它们高效处理下落方块的能力。例如，o3-pro能够有效清除超过10行，从而持续保持游戏进行。
2048：合并方块值的总和（例如，合并两个2会获得+4），记录直到棋盘停滞（连续十次回合没有合并或改变棋盘的移动）。然后我们会报告它们的总得分。由于游戏可以持续超过10万步，这为区分模型在较长时间范围内的能力提供了强有力的依据。
糖果消除：在固定的50步会话中消除的糖果总数。尽管游戏相对简单，但它能有效区分模型在优化移动步骤和清除糖果方面的能力。
逆转裁判：在所有案件关卡中正确操作（提交证据、对话选择等）的总次数，直到用尽五次错误决定机会（生命值）。此游戏用于评估模型的上下文理解和推理能力。
Lmgame Bench的诞生，正是在这个背景下给出答案：真正的智能不仅要能写代码、做数学题，更要能在复杂、开放、动态的环境中持续思考、规划并行动。
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