将随机机器分组：精确性而非能力，应成为 AI 系统的前沿评估指标
评分
66将评测焦点从能力转向精度，并给出可落地的分组指标，对比主流基准文化有明显视角补缺。
论证结构清晰，有射击类比和方法定义，但实验证据较初步，样本规模有限。
提供的测量框架可直接嵌入现有评测流程，帮助区分可修正的系统性偏差与需要换模型的散乱失败。
当前前沿模型能力趋同，可靠性评估正成为产业焦点，该论文切中当下需求。
来自 arXiv 预印本，未经同行评审，但方法透明且初步结果已被复现。
基础分 73 × T2 信源权重 ×0.9 = 66
精选线 70未达精选线
精选理由
针对前沿模型评测提出清晰的精度指标与可复现方法，且包含初步实测证据，具有较高增量价值。
AI 点评
「这篇论文值得关注的不是它给了最终答案，而是它指出了评测体系的一个盲区：我们一直在比谁打得准，却忘了比弹着点是否聚拢。对正在做模型选型或 Agent 稳定性优化的团队，这个分组指标可以当作一个免费的工作坊练习，花几小时就能跑出自己系统的精度画像。」
速览
前沿语言模型在能力指标上已趋饱和，平均输出都能命中目标。本文提出，真正区分系统的已不是能力（平均落点），而是精度（重复相同请求后输出围绕目标的集中程度）。作者借鉴射击术语，给出可低成本测量的分组指标：固定温度下多次运行确定性评分任务，计算一致性。该指标能区分集中偏移（可调准）与散乱失败（需换模型），并已在实测中被单一规则完全改变结果。
- 前沿模型的能力已饱和，均值无法区分系统，精度（输出围绕目标的集中程度）成为关键差异。
- 提出分组指标：固定温度下重复运行确定性评分任务，计算单任务结果一致性，无需模型作为评分器。
- 指标可指导决策：集中偏移可视为准星调整问题，散乱失败则需更换模型或采样方式。
- 实测发现，单一规则即可完全修复某个精度差距，而由规则自身构造的任务无法测出价值。
正文
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