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大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%下载方式:

①通过浏览器下载

打开“大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.m.audwill.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.m.audwill.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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> 厂商新闻《大模型碰到真难题了，测了500道，o3 Pro仅通过15%》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-09-15 12:19

• 编辑:CN






机器之心报道

机器之心编辑部

基准测试是检验大模型能力的一种方式，一般而言，一个有用的基准既要足够难，又要贴近现实：问题既能挑战前沿模型，又要反映真实世界的使用场景。

然而，现有测试面临着「难度–真实性」的矛盾：侧重于考试的基准往往被人为设置得很难，但实际价值有限；而基于真实用户交互的基准又往往偏向于简单的高频问题。

在此背景下，来自斯坦福大学、华盛顿大学等机构的研究者探索了一种截然不同的方式：在未解决的问题上评估模型的能力。

与一次性打分的静态基准不同，该研究不断收集未解决的问题，然后通过验证器辅助筛选与社区验证机制，实现对模型的持续异步评估。

具体而言，本文提出了 UQ（Unsolved Questions），这是一个由 500 道题组成的测试集，涵盖计算机理论、数学、科幻、历史等主题，用于考察模型在推理、事实准确性以及浏览等方面的能力。UQ 在设计上兼具难度大与贴近真实两大特点：这些问题大多是人类遇到但尚未解决的难题，因此攻克它们可直接产生现实价值。





论文标题：UQ: Assessing Language Models on Unsolved Questions论文地址：https://arxiv.org/pdf/2508.17580v1项目地址：https://uq.stanford.edu/

总结而言，本文贡献如下：

提出了 UQ 数据集及其收集流程：结合规则过滤器、大语言模型评审以及人工审核，以确保最终问题的质量；UQ-Validators：复合验证策略，利用生成器–验证器之间的能力差距来构建无真值验证系统（一般而言模型验证能力优于生成能力），并对候选答案进行预筛选，以便后续人工审核；UQ-Platform：一个开放平台，让专家能够共同验证问题与答案，从而实现持续的、异步的、社区驱动的评估。

实验中，表现最好的模型仅在 15% 的问题上通过了 UQ 验证，而初步人工核查已经在这些通过验证的答案中识别出一些正确解答。





数据集介绍

UQ 数据集由 500 道具有挑战性的未解决问题组成，问题来源问答社区 Stack Exchange，并且是经过三轮筛选得到的。





在筛选流程上，本文首先人工选择了 80 个 Stack Exchange 社区（例如 Math Overflow、Physics），并抓取其中未解答的问题，得到大约 300 万个原始候选问题。

随后，进入多阶段筛选流程。筛选的每一阶段都会逐步缩小问题池：基于规则的筛选将问题缩减至 33,916 个（占原始问题池的 1.13%）；基于大语言模型的筛选进一步缩减至 7,685 个（占原始的 0.26%）；最终通过人工审核（如剔除残留的重复、过于简单、偏题或违反规则的问题），得到一个精心整理的 500 道题集（占原始的 0.02%）。

随着问题在筛选流程中逐步推进，它们的难度和质量也在逐渐提升。尤其是基于大语言模型的筛选，显著提高了问题的难度。





数据集组成如下所示，主要包含科学类问题，其次是技术类与生活艺术类。本文还发现不同领域的问题能探测模型的不同能力：例如数学问题通常需要开放式证明，而科幻奇幻类问题则偏重浏览检索能力（如根据片段情节识别书籍名称）。

一旦某个问题被判定为已解决，研究者就会在后续版本中将该问题移除，并用新的未解决问题替换。





UQ 验证器

虽然 UQ 数据集非常具有价值，但要将其用作模型性能的基准，仍需配套的评分指标。然而，由于缺乏标准答案，无法像考试基准那样进行自动验证。

因此，本文转向无监督验证器，即无需标准答案。由于未解问题往往极具挑战性，这些验证器的主要目标并非证明某个候选答案正确，而是排除错误的候选答案；因此，本文刻意使用 validator（验证器）一词，而非 judge 或 verifier。

需要特别指出的是，由于缺少标准答案，这类验证器本身可能经常出错，但它们仍能在后续人工审核中发挥辅助作用。

据了解，本文之所以开发无需标准答案的验证器，核心动机在于这样一个假设：对难题候选答案进行验证可能比生成这些答案更容易。实验中采用了这样的流程，让一系列能力递增的模型（例如 o3-mini → o4-mini → o3）回答这 500 道题，记录它们的答题准确率；接着，让每个模型在不接触标准答案的情况下，验证其他所有模型给出的答案；最后，用真实答案对这些验证结论进行打分，计算验证准确率。

图 5 左显示：随着模型能力的提升，它们在验证准确率上的进步速度明显快于答题准确率。





实验中使用的验证器 pipeline：





实验及结果

实验评估了 5 个模型，包括 o3、o4-mini、o3-mini、Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7 Sonnet。

表 1 结果显示，与原始基线相比，验证策略能够实质性地提高验证的准确率和精度。例如，对 Claude 3.7 Sonnet 而言，准确率从 21.6% 提升到 73.2%，精度从 13.26% 提升到 20%，但往往是以召回率下降为代价。





为了确认最终得到的最佳 UQ 验证器对人类评审者有帮助，该研究邀请若干评审员对 25 个验证问题进行评分，判断其给出的判断理由链是否在逻辑上成立。表 2 显示，人类评审与验证器的一致率及理由链的准确性都很高，表明该验证器能为人类评审者提供有效支持。





将大语言模型用于答案验证时，另一个挑战是它们常常表现出明显的评估偏见。当研究者把前沿模型直接应用于本场景时，发现所有模型在评估自身或同系模型（即同一开发者的模型）时，都出现了过度乐观现象：预测出的模型性能远高于实际性能，如图 7 所示。

Gemini 明显偏向自身，相对于其他模型给出显著更高的评分；Claude 对所有答案模型（不仅仅是自身）都表现出过度乐观；OpenAI 的 o 系列模型则对其他 o 系列同门模型给出过高评价。

随着模型能力递增（o3-mini → o3），这种偏见虽有所降低，但并未彻底消除。

本文进一步发现，采用复合验证器能够显著削弱答案验证中的自我偏见与过度乐观。





最后，本文还发现，一个更强的答案生成模型并不一定就是更强的答案验证模型。

本文通过基线提示法和 3 轮迭代验证流程绘制了模型在 500 个 HLE 问题上的验证准确率与答案准确率关系图。虽然更好的答案性能通常预示着更好的验证性能（整体呈上升趋势），但并非绝对。

例如：在没有流程验证时，o3 作为答案模型弱于 Gemini 2.5 Pro，但作为验证模型却更强；采用流程验证后，o3-mini 与 Claude 3.7 Sonnet 之间观察到同样的逆转趋势。此外，尽管 Claude 3.7 Sonnet 在答案准确率上显著落后于 Gemini 2.5 Pro，但其基于流程验证的表现却超越了 Gemini 2.5 Pro 的基线验证性能。





了解更多内容，请参考原论文。

更新内容

一、修复bug，修改自动播放;优化产品用户体验。

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;