伯克利测试揭穿AI神话，顶尖模型不及格，人类优势超3倍

这些年AI刷题刷疯了，传统考试早被摸透。可当伯克利甩出一份"无解之卷"，顶尖模型当场傻眼——算法题人类平均95分，它们拼死只够到29分！

这份让GPT-5、Claude集体挂科的考卷，彻底撕开了AI"全能"的伪装。

斯坦福教授直摇头：MMLU这些题库早被玩坏了，就像高考真题泄露，谁还分得清学霸和书呆子？

于是纽约大学、伯克利联手搞事情。先是LiveCodeBench Pro，扒来全球编程奥赛真题，结果顶尖模型中等题才53分过关，难题直接交白卷。

但这帮教授觉得不过瘾："要么满分要么零蛋，跟判断题有啥区别？"半年后杀出个程咬金——FrontierCS。

伯克利博士忙秋阳说得实在："我们要的不是选择题，是那种没标准答案，但你能看出谁做得更好的题。"比如把俄罗斯方块往框里塞，谁摆得更密一目了然。

这卷子藏着156道狠活：算法赛道107题：改编自奥赛真题，但改成开放式（比如"不限工具，找出最优解"）

研究赛道49题：真实科研难题，像设计数据库索引平衡速度与精度。

最绝的是防作弊设计——题目公开却无答案可背，逼AI动真脑子。更狡猾的是动态升级：人类破纪录就收紧规则，永远别想"刷熟"。

评分也颠覆认知。传统测试像判断题，FrontierCS却是量角器：多连块问题看填充密度，SAT难题数满足的约束条件。人类专家密度87%，GPT-5只做到47%——差一倍不止！

当算法赛道成绩单出炉，全场哗然：人类平均95.41分，接近满分。谷歌Gemini 3.0 Pro最高29.37分。

GPT-5、Claude等明星模型集体10-15分徘徊。哪怕给GPT-5五次机会取最高分，也只冲到52分——不到人类一半！

研究赛道稍缓和，Claude Opus 4.5以29.4分夺冠，但离人类水平仍遥远。为什么AI突然变"学渣"？三大死穴被扒光：

第二，"越想越糊涂"魔咒。团队调教GPT-5的思考强度：低强度7.9分→中强度15.3分→高强度反掉到12.6分！忙秋阳点破："模型被训去找'正确答案'，不是'更好答案'。"

第三，微优化陷阱。多连块问题中，GPT-5拼命优化输出格式，却忽略碰撞检测算法。后来研究员提示"先用二维数组模拟"，分数立刻飙升——原来它总在细枝末节钻牛角尖。

反观人类选手，靠的是创造性策略。比如多连块问题，有人先旋转积木找缝隙，有人分区填充，没有固定套路却逼近87%密度。这正是AI缺失的"优化思维"——没有标准答案？那就创造更好的答案！

FrontierCS撕开一个残酷真相：AI刷题厉害，真动手就露馅。人类95分对29分的碾压，揭穿了"模型万能"的幻觉——它们精于应试，拙于创造。

老陈说句实在话，这记耳光打醒了行业：教会AI追求"更好"比"正确"更重要。毕竟现实世界哪有标准答案？从芯片设计到物流调度，处处是开放式优化。

当模型学会在迷雾中找路，才是真智能的开始。否则，再强的算力也只是高级计算器罢了。