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AI 모델 평가

문항만 바꿔도 같은 모델의 순위가 몇 계단씩 움직입니다. 리더보드는 성적표가 아니라 출제자 시점에서 잘라낸 한 조각일 뿐입니다. 벤치마크 구성, 채점기 설계, 점수 부풀리기를 막는 방법을 다룹니다.

평가의 어려움은 문제를 만드는 일이 아니라 점수가 실력을 반영하게 하는 일입니다. UNO-Bench는 44종 과제를 통합하고 채점 모델로 약 95%의 일치율을 확보했고, AMO-Bench는 전문가의 IMO급 신작 50문항으로 암기 점수 부풀리기를 막아 대부분 모델이 40% 미만에 머뭅니다. 에이전트 평가는 실제 실패에서 출발해 pass@k와 pass^k를 구분합니다.