提出面向干预的自适应推理评估方法

2026年11月3日，arXiv发布论文指出，当前AI系统评估侧重最终答案、推理轨迹及效率，但未证明推理在任务或证据变化时是否自适应。 作者Sejin Kim和Sundong Kim区分了跨任务与任务内适应性，以ARC-AGI为诊断案例，提出面向干预的评估方法。 该方法旨在通过受控改变任务和证据，测试抽象迁移和假设修正，支持评估系统在变化条件下的鲁棒性和可审计性，并明确报告测试时程序与预算。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。