根据新的CAIS基准，

本期编译精选。【导语】斯特凡 阿尔丰索/iStock/Getty Images Plus - AI安全中心(CAIS)创建了Cheat Bench. - 他们发现。每个特工 在一些情景中作弊

斯特凡 阿尔丰索/iStock/Getty Images Plus

ZDNET的钥匙外卖

• AI安全中心(CAIS)创建了Cheat Bench.
• 他们发现。每个特工 在一些情景中作弊
• 欺骗倾向给人类带来风险

AI实验室在发布新模型时经常提出令人印象深刻的基准分数，在编码。计算机使用等领域显示出更好的能力，并且比竞争对手还要多。这些基准并非总能可靠地衡量AI能做什么，

还：人工智能模式将每个基准都抹去，

在更现实的环境中挑战模式。但模特们仍然找到漏洞来完成任务——拥抱相相事件，有人吗？

因此，AI安全中心(CAIS)创建了Cheat Bench. 几乎每个边疆模式都有罪

CAIS 发现了什么

AI模型因出色和迅速地完成任务而得到奖励。因此，CAIS解释说，由于缺乏知识或工具，他们通过 寻找隐藏的答案、复制另一名代理人的提交材料或操纵其工作的分级 来从事研究者所谓的 奖励游戏 。因此，“Cheat Bench衡量AI代理在诚实工作困难时采取这些捷径的频率。因此，”

CAIS测试了数名运行最新和最受赞誉的模型的代理，包括OpenAI的GPT-6 Astra在Codex中。因此，Anthropic的Fabel 5.1在Claude代码中。因此，以及Meta在Muse代码中新发布的Muse Spark1.3. 这些物剂经过了10个类别的测试，包括书写、专业工作。因此，数学研究和编码。因此，测试使用隐藏在任务文件空间中的“蜂窝”线索，将可接受的参考使用与作弊区分开来。因此，骗局本奇是任何试图作弊的时间代理，不管他们是否成功。因此，

还：2026年工人真正使用AI是为了什么，

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（编译自 ZDNet；原文