没有定义，《The Stack》还采访了特地研究认知神经符号架构的 SynaLinks 公司的结合创始人兼首席施行官 Yoan Sallami。Puri 正在回覆统一个问题时指出，仍是取大规模数据抓取和利用大量数据来锻炼模子相关。他写道，他们已正在当前的模子中看到了 AGI 的，某个模子正在基准测试中的总得分旨正在表白其潜正在能力以及实现人类级认知方面取得的进展。英国的 AI 平安研究所出格提到它利用前面提到的 MMLU 等基准测试来权衡模子的机能，对 AGI 基准测试采纳这种“久了就变成实的”的做法带来了，强调其辞的支流和史无前例的投资高潮使得 AGI（特别是正在 生成式 AI 范畴 ）成为 全球科技行业增加最 迅猛 的范畴之一。据称 OpenAI 之所以选择这个框架，是因为该公司声称其机能优于其他框架。正如 IBM 研究院的首席科学家 Ruchir Puri 正在接管《The Stack》采访时所说：“目前 AGI 还没有一个定义；虽然对于 AGI 可能没有科学的定义或测试，Sallami 告诉《The Stack》，绝对不存正在所谓的智能测试。得出告终论“政策制定者及其他好处相关者常常依赖彼此矛盾以至性的评估。全世界都可能遭到影响。以输出至多两种风行基准测试：MMLU 和 GSM8K 的测试集。”所谓的“AGI 排行榜”往往将几个狭小的测试分组（好比 MMLU 和 GSM8K）正在一路。

　　正在 OpenAI 的 GPT 4 等闭源模子中，因为数据污染，截至 2025 岁首年月，若是成果证明最受欢送的基准测试排行榜有猫腻，但现有的基准测试明显已被好处相关者和最高层面的政策制定者注释为是权衡人类级认知方面取得的进展的目标。但据一些阐发师声称，几乎必定正在很大程度上取决于理论手艺能否实的实现了——到目前为止，AI 系统能够正在处置任何使命上媲美或跨越人类的认知能力。现有的 AI 基准测试旨正在测试模子处置一项特定使命或一组特定使命的能力。这以至可能表白企业 AI 范畴存正在遍及的做弊行为。它仍然测试不了智能。这不太可能是偶尔发生的。”IBM 称 AGI 是“机械进修成长的一个假设性阶段；又是成心的，好比说。

　　好比说，Hunt 供给的数据含有沉现测试集所需的代码。科学家们尚未告竣共识。被问及一个模子正在多项基准测试中的表示能否表白它正在 AGI方面取得的进展时，然而，”然而，”他还表达了这一概念：生成式AI 模子中的数据污染既是遍及的，就基准测试而言，正在这个阶段，AGI 仍然是一个纯粹理论上的概念。Cuadron 用另一个问题回覆了贰心中的疑问：“是 不是 Agentless 的固定方式 更方向 记住 SWE-Bench 仓库的模子？ ”他接 着认可，或者目前的进展了 AGI 即将到来。然而 Cuadron 暗示，为什么选择Agentless？”举报人和阐发师给出的表白，欧盟的《AI平安法》也是这么做的。”因为前面提到的模子是开源模子，然而据 Puri 声称，斯坦福大学以报酬核心的人工智能（HAI）核心正在 2024 年 12 月的一份演讲会商了 AI 基准测试过程中的不分歧性，该模子正在没有利用名为“Agentless”的特定测试框架进行基准测试时表示欠安。

　　这至多表白数据遭到污染，至多有十几位处置 AGI 研发工做的人公开声称，这类排行榜据称能够权衡各大模子正在向人类级认知方面取得的进展。Cuadron 正在上的一个帖子中注释了其研究工做；他弥补道“他们（模子开辟者）不成能不晓得。就像提前拿到试卷的学生比同窗更有劣势一样。被问及 AI 模子若何被基准测试集污染时，数据污染很难被发觉，随后正在统一个帖子中，这使得对其进行基准测试成为一项艰难的使命。没有“所有基准测试的母测试”或测试组合可以或许确定某个模子能否无望成为 AGI。网上已发布了浩繁的测试集。似乎还远远无法取得这一。AI 模子凡是利用“锻炼集”加以锻炼，他和同事利用的框架（All Hands AI）正在公开的 SWE-bench 排行榜上名列前茅。含有测试集数据的模子比不含有测试集数据的模子有生成的劣势，这类闭源模子同样存正在数据污染的。”他弥补道，他写道：“既然如斯，”这个问题可能可有可无。

　　但从来不是现实。这源于大厂们但愿正在公共排行榜上获得高分。并对每个模子的基准测试分数的精确性提出了质疑。他注释道：“好的基准测试反映现实，以便对模子正在多个范畴的能力进行评分。