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定位：人工智能竞赛为生成性人工智能评估提供了实证严格性的黄金标准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了传统机器学习评估方法在生成性人工智能中的不足，指出输入输出空间无限和缺乏真值目标等问题，建议借鉴人工智能竞赛的措施以提升评估的实证严谨性。
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关键要点
- 本研究探讨了传统机器学习评估方法在生成性人工智能中的不足。
- 强调了输入输出空间无限和缺乏真值目标的问题。
- 指出在当前危机背景下，必须解决评估模型面临的挑战。
- 建议借鉴人工智能竞赛的措施，以应对评估中的“泄漏”和“污染”问题。
- 主张提升生成性人工智能评估的实证严谨性。
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