Elimination Game 是一种创新的基准测试框架，用于评估大语言模型（LLMs）在复杂社交环境中的表现。它模拟了类似‘狼人杀’的多玩家竞争场景，通过公开讨论、私下交流和投票淘汰机制，测试模型的社交推理、策略选择和欺骗能力。该框架不仅为研究 AI 在社交博弈中的智能性提供了重要工具，还为开发者提供了洞察模型在现实社交场景中潜力的机会。其主要优点包括多轮互动设计、动态联盟与背叛机制以及详细的评估指标，能够全面衡量 AI 的社交能力。
需求人群：
"该产品适合人工智能研究人员、开发者以及对社交博弈和 AI 社交能力感兴趣的专业人士。它为研究语言模型在复杂社交环境中的表现提供了独特的视角和工具，有助于推动 AI 在社交智能领域的研究和发展。"
使用场景示例：
研究人员利用 Elimination Game 测试不同语言模型在社交推理和欺骗能力上的表现，为模型优化提供数据支持。
教育机构将其作为教学工具，帮助学生理解 AI 在复杂社交场景中的行为模式。
开发者通过该框架评估和改进自研语言模型的策略选择和社交互动能力。
产品特色：
模拟多玩家竞争环境，测试模型在社交博弈中的综合能力。
支持公开讨论和私下交流，模拟真实社交场景中的信息传递。
通过投票淘汰机制，评估模型的策略性决策和社交推理能力。
提供详细的评估指标，包括背叛率、陪审团说服力等，全面衡量模型表现。
支持多种语言模型参与测试，为 AI 研究提供丰富的实验数据。
使用教程：
1. 访问 Elimination Game 的官方网站或 GitHub 仓库，了解测试框架的基本信息和使用指南。
2. 准备参与测试的语言模型，确保其能够与测试框架兼容并进行交互。
3. 在测试环境中运行 Elimination Game，设置玩家数量、游戏轮数等参数。
4. 观察模型在游戏中的表现，记录公开讨论、私下交流和投票淘汰等环节的数据。
5. 根据测试结果，分析模型的社交推理、策略选择和欺骗能力，并根据评估指标进行优化。
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一种测试大语言模型在复杂社交博弈中智能性的基准测试框架，灵感来源于‘狼人杀’游戏。
Elimination Game 是一种创新的基准测试框架，用于评估大语言模型（LLMs）在复杂社交环境中的表现。它模拟了类似‘狼人杀’的多玩家竞争场景，通过公开讨论、私下交流和投票淘汰机制，测试模型的社交推理、策略选择和欺骗能力。该框架不仅为研究 AI 在社交博弈中的智能性提供了重要工具，还为开发者提供了洞察模型在现实社交场景中潜力的机会。其主要优点包括多轮互动设计、动态联盟与背叛机制以及详细的评估指标，能够全面衡量 AI 的社交能力。
ZeroBench 是一个针对当代大型多模态模型的高难度视觉基准测试。
ZeroBench 是一个专为评估大型多模态模型（LMMs）视觉理解能力而设计的基准测试。它通过 100 个精心设计且经过严格审查的复杂问题，以及 334 个子问题，挑战当前模型的极限。该基准测试旨在填补现有视觉基准的不足，提供更具挑战性和高质量的评估工具。ZeroBench 的主要优点是其高难度、轻量级、多样化和高质量的特点，使其能够有效区分模型的性能。此外，它还提供了详细的子问题评估，帮助研究人员更好地理解模型的推理能力。
Humanity's Last Exam 是一个用于衡量大型语言模型能力的多模态基准测试。
Humanity's Last Exam 是一个由全球专家合作开发的多模态基准测试，旨在衡量大型语言模型在学术领域的表现。它包含来自 50 个国家超过 500 个机构的近 1000 名专家贡献的 3000 个问题，覆盖超过 100 个学科。该测试旨在成为最终的封闭式学术基准，通过挑战模型的极限来推动人工智能技术的发展。其主要优点是难度高，能够有效评估模型在复杂学术问题上的表现。
通过街霸3对战评估大型语言模型
llm-colosseum是一个创新的基准测试工具，它使用街霸3游戏来评估大型语言模型（LLM）的实时决策能力。与传统的基准测试不同，这个工具通过模拟实际游戏场景来测试模型的快速反应、智能策略、创新思维、适应性和恢复力。
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