是骡子是马，牵出来遛遛【AI如马 23】

中国有句老话：“是骡子是马，牵出来遛遛。”

之所以有这句俗语，是因为骡子和马乍看之下实在太像。光看身形、毛色，甚至看牙口，连老把式都容易迷糊。但只要套上车、走两步，看看负重的耐力，听听蹄声的脆劲儿，谁行谁不行，立马见分晓。

光看外表分不清，必须干活遛弯才知道谁行。今天的 AI 领域，像极了当年那个热闹的集市，鱼龙混杂，叫卖声震天。打开新闻，总能看到这家公司发布了“颠覆性”模型，那家又推出了“碾压级”更新。每一匹被牵出来的“马”，在广告和宣传文案里都被描述成日行千里的赤兔。满屏的参数、满屏的专业术语，足以让普通用户云里雾里。

此时，普通人最容易犯的错误，就是迷信“血统证书”——也就是厂商发布的参数表和跑分图。但问题在于，参数是可以“美颜”的，跑分是可以“应试”的。

“过拟合” 是机器学习领域的常见概念。它指的是模型在训练数据上表现得特别好（比如准确率接近 100%），但遇到没见过的新数据时，预测效果会明显变差。原因是模型 “过度贴合” 了训练数据里的偶然噪声、特殊细节（不是通用规律），相当于 “死记硬背” 了训练样本，没学到真正能泛化的知识。

告别“做题家”，去“蒙面赛马场”看看目前的 AI 评测，存在一种类似“应试教育”的现象。如果考试的题目是固定的（比如某些公开的测试集），那么聪明的“马”和“马贩子”难免会动心思，让 AI 提前把题目和答案“背”下来。这种 AI 在固定的赛道上能拿满分，但只要稍微换一个复杂的、没见过的真实场景，可能立刻就会显露原形。这种榜单，考的是“记忆力”，而非“智能”。那么，到底该如何评估呢？

医学界为了验证药效，有一个著名的“大样本随机双盲测试”标准；而在 AI 界，公认最权威的方法，其实也是这一套逻辑——不妨称之为“蒙面赛马”。目前国际上著名的LMAren，以及国内的Aigcarena，采用的就是这种机制：

去掉铭牌：在竞技场里，两匹 AI 马同时出场，但都隐去了名字。没人知道谁是大厂的豪门名驹，谁是创业公司的黑马。这避免了人们对“品牌”的迷信。

现场出题：题目并非来自固定题库，而是成千上万真实用户现场提出的实际问题。

盲测投票：两匹马根据指令跑一圈（生成回答），用户凭直觉和体验判定谁跑得更好。这才是真正的“遛遛”。

这种由大众盲测投出来的榜单，不是冷冰冰的分数，而是无数次真实对抗后沉淀下来的“实战排名”。在这个赛场上，只有真实的脚力，没有虚假的血统。

杀鸡焉用牛刀：最好的评测是“手感”看完了榜单，很多人依然会问：这么多不同能力的排行版，那么，到底哪个 AI 最好用？其实，这个问题本身就没有标准答案。

这就好比在厨房里，没有一把刀是“天下第一”的。杀鸡焉用牛刀，切菜莫使斧头。如果是切豆腐，吹毛断发的重型砍刀反而笨重累赘；如果是剔骨头，锋利轻薄的片刀可能一下就会崩口。AI 也是一样。既然是马，就有不同的秉性：

稳重的“挽马”：逻辑严密、推理能力强。它们适合干重活，比如写代码、数学运算、数据分析。灵动的“赛马”：文采飞扬、反应敏捷。它们适合搞创意，比如写小说、日常聊天、头脑风暴。听话的“战马”：纪律严明、执行力强。它们适合做 Agent（智能体），能严格遵循复杂的指令流程，不随意加戏。

如果你强行用“挽马”去写诗，它会显得呆板；如果你让生性自由的“赛马”去算数，它可能会因浮躁而胡编乱造。

总结在这个技术爆炸的时代，最重要的不是听别人说哪匹马好，而是你自己要去“骑”。对于想用 AI 提升效率的人，我的建议只有一条：去竞技场里转一转，把你自己最棘手的真实工作抛给它们。通过看 AI “赛马”，不仅能看到谁跑得快，更能通过亲自骑上去遛两圈，直观地感受到它们各自的长短板。

那是参数表上永远写不出来的“手感”。当你在一轮轮盲测中，下意识地把票投给同一个模型时，恭喜你，你找到了那匹最适合你的“千里马”。