我有个非常不符合币圈风格的缺点 我是一个极其需要正向反馈的人，拿不到反馈会严重影响我的心态 简单来说，我是一个遇到挫折很容易放弃的人 但是币圈是一个很需要摒弃一切外部干扰努力坚持的地方 其实最近流量又有点下滑了，kaito我也一直没上什么新的榜单 不过人一旦对自己的缺点的了解的足够多，就会想办法去克服了 来分析一下 @SentientAGI 关于SPIN-Bench的这篇 SPIN-Bench 深度分析：LLM 战略与社会推理的瓶颈 SPIN-Bench 是 Sentient AGI 与普林斯顿大学、UT Austin 合作开发的基准框架 它评估大型语言模型（LLM）在长期战略规划和社会推理方面的能力 1.覆盖领域：PDDL 规划、棋盘游戏、合作卡牌和谈判游戏 2.核心机制：通过多代理互动模拟真实场景。采用观察-消息-行动循环，支持难度控制和 Elo 排行榜 3.实验发现：LLM在短程单代理任务中接近人类水平。但在多跳规划和社会互动中表现崩溃：胜率随代理数量和不确定性增加而急剧下降。信念追踪和对手建模得分最低 个人分析：LLM 的战略盲区与启示 SPIN-Bench 不是普通基准，而是对 LLM “伪智能”的精准诊断。 它揭示了 AI 的核心矛盾：模型在静态事实任务中出色，却在动态多代理环境中像“纸上谈兵”，缺乏真正的前瞻性和适应力。 这不是计算力问题，而是架构缺陷——Transformer 擅长模式匹配，但难以处理长链信念更新或隐藏意图。 一，战略规划的深层问题： 1.LLM 规划往往是“浅层贪婪”：依赖提示工程，而非内在搜索树。 2.示例：在 Chess 中，o1 能模拟几步棋，但面对 Stockfish 的深度威胁，就产生“幻觉规划”——看似合理却不可行的路径。 3.原因：训练数据偏向静态文本，忽略游戏论的动态博弈。 4.启示：AGI 需融合强化学习和蒙特卡洛树搜索，否则 LLM 永远是“象棋新手”。 二，社会推理的人性缺失： 1.LLM 在谈判中，视角采纳得分最低，常忽略文化或情感细节，导致“公平提案”变成自私独白。 2.示例：在 Hanabi 的部分可观测场景中，LLM 倾向过度通信或沉默，胜率仅 20-30%（人类为 70%）。 3.联想：人类靠共情“读心”（如镜像神经元），AI 却依赖统计意图，易被欺骗或制造假联盟。 4.隐患：这会影响人-AI 协作，如 AI 在联合国谈判中“社交失调”。 三，影响与展望： 1.积极推动：SPIN-Bench 帮助 AI 从“独行侠”转向“团队玩家”。Sentient 的开源精神值得肯定。 2.行业痛点：基准碎片化，需要更多跨领域统一框架。 3.预测：未来 2-3 年，集成多模态和社会强化学习的模型将主导排行。但伦理风险需警惕——增强“欺骗检测”可能放大偏见。 4.建议： 1）研究者：优先自博弈训练，提高样本效率。 2）从业者：用 SPIN 诊断部署前风险。 5.核心提醒：AGI 不是“更聪明”，而是“更懂人”。这条路，任重道远。 @KaitoAI #yappers