MLS-Bench：AI自进化假象的硬核测试
本文介绍了MLS-Bench基准测试，该测试旨在评估AI系统在机器学习研究中的方法发现能力，而非仅仅是工程执行能力。MLS-Bench包含12个领域、140个真实研究任务，通过控制可修改范围、复现强人类基线、跨条件验证等设计，将算法贡献与调参、容量等因素分离。实验表明，当前AI模型即使经过多轮迭代，也主要是在优化和组合现有组件，未能发现新机制，且在实验规划和论证判断方面表现不足。文章指出，真正的科学发现需要方法提出、实验设计、预算分配、证据判断等综合能力，而当前模型尚未具备。MLS-Bench已被Kimi K3、Qwen3.8-Max等模型官方评测采用，成为衡量AI研究能力的新前沿。
