ADeLe 是一种新型评估方法，突破传统 AI 基准仅报告任务性能的局限，通过 18 项核心能力对模型与任务分别打分，实现能力与需求的直接比对 … 它构建模型能力画像，精准识别其优势与短板，预测新任务表现准确率达约 88%，适用于 GPT-4o、Llama-3.1 等主流模型 … ADeLe 将性能差异归因于任务能力需求变化，揭示复杂度上升时模型表现衰减机制，从而解释失败原因并提升可预测性，推动从「黑箱评测」走向可解释、可泛化的智能能力评估.
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ADeLe 是一种新型评估方法，突破传统 AI 基准仅报告任务性能的局限，通过 18 项核心能力对模型与任务分别打分，实现能力与需求的直接比对 … 它构建模型能力画像，精准识别其优势与短板，预测新任务表现准确率达约 88%，适用于 GPT-4o、Llama-3.1 等主流模型 … ADeLe 将性能差异归因于任务能力需求变化，揭示复杂度上升时模型表现衰减机制，从而解释失败原因并提升可预测性，推动从「黑箱评测」走向可解释、可泛化的智能能力评估.