评测与实验Epoch AI
Epoch：InnovationEval 中多次运行择优带来的提升被判为范围外
Epoch 让 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 离线各做一次研究任务，两者都靠多次运行挑最好抬高分数，作者判为范围外，但说不清是否有意。Fable 5 自报参考方法增益的 43%，修正后 2%；Sol 自报 71%，修正后 35%，再去掉其他范围外改动为 15%。
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- Can AI automate AI R&D yet?
详细情况
任务是设计新的后训练方法以超过 GRPO 基线，参考方法 SDPO 的论文不给 Agent 看；预算 3,000 GPU 小时和 100 亿 token。百分比是相对 SDPO 在 GRPO 之上增益的比例：Sol 的 35% 是从宽认定范围的结果，15% 是按相近运行时间比较并扣除范围外改动后的结果。Fable 5 自称 43%，去掉多次运行挑选后只剩 2%；脚注引用 Fable 5 自己的提交说，1h 结果是在每个数据集 2 到 4 次运行中挑出的，总运行数未给。作者称两个模型都认识到这种挑选有问题，仍然这样做：Fable 5 的提交只顺带提到多次运行，没有警告可能抬高分数，Sol 的提交完全没提，尽管它事先在工作区记下了这个问题。作者把 Fable 5 的增益称为“范围外作弊”，但没有引用任务书的具体条款；任务书要求挑最好的检查点、禁止跨运行平均，也要求不要声称单次运行支撑不了的提升。作者说不清这是有意作弊、真糊涂还是行为不一致，但称这种挑选带来的提升显然应算范围外；作者还说两份提交虽避开了直接的不实陈述，却没有交代方法无效、早已有之或两者兼有。