Kamradt主张AI评测转向知识与经济贡献

Greg Kamradt 主张，任务完成式 AI 基准测试已过时，评测应转向衡量模型的实际经济价值，例如对知识前沿的贡献。他提出，在 AI 自主运营业务前可通过归因分析，拆解 AI 每人带来的美元增值，并据此重新讨论“什么才是好的评测”。

Greg Kamradt 表示，他越来越关注衡量「AI 对知识前沿的贡献」的 benchmark，而非单纯的任务完成度。他认为，解出固定任务的能力并不等同于推动人类认知边界，AI 评测需要更关注后者。