<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>排行榜 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8E%92%E8%A1%8C%E6%A6%9C/</link><description>Recent content in 排行榜 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Tue, 18 Aug 2026 16:16:24 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8E%92%E8%A1%8C%E6%A6%9C/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型榜单该怎么看？基准测试的局限、数据污染与正确用法</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-18-benchmark-limitations/</link><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 16:16:24 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-18-benchmark-limitations/</guid><description>&lt;p>几乎每一个新模型发布时，都会附上一张表格：在知识问答、数学、编程、推理等若干基准测试上的分数，并宣称在其中多项“达到领先水平”。各种排行榜也频繁更新排名。&lt;strong>然而很多团队都有这样的经历：选了榜单上排名靠前的模型，用在自己的业务中却表现平平。&lt;/strong> 理解基准测试衡量什么、不能衡量什么，是理性看待榜单的前提。&lt;/p></description></item></channel></rss>