北京
OpenAI的AGI时间表正在经历一场信任危机。公司对外宣称2027年实现通用人工智能，但内部员工选择用代码说话——他们在GitHub上开源了一个名为"PaperBench"的评测框架，专门测试AI能否独立完成机器学习研究。
这个框架的狠劲在于：它不给AI喂现成论文，而是扔给它们ICML 2024的投稿副本，要求从零复现。结果？目前最强的AI系统成功率只有21%，连"勉强及格"都算不上。
项目核心作者之一、OpenAI研究员Julian Michael在发布时甩了一句：「我们的目标是让AI能够自主推进AI研究的前沿。」这句话的潜台词被同行迅速解码：如果连复现现有研究都费劲，2027年AGI的承诺更像是一张远期支票。
讽刺的是，OpenAI自己就是这场评测的出题人。PaperBench的35个测试项全部来自公司内部筛选的机器学习论文，相当于让AI参加一场"自己人命题、自己人监考"的考试，成绩依然惨淡。
一位参与项目的研究员在Hacker News上补充了细节：他们原本设计了更难的测试，但发现现有模型"完全无法开始"，只好降级到当前版本。这个细节比任何官方声明都诚实——AGI的进度条，可能比PPT上显示的短一大截。
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