Unverified50% confidenceOpinionExact time
2024年的一些研究质疑涌现的真实性，认为部分看似涌现的现象可能只是评估指标不连续造成的错觉
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
9/6/2026
First Seen
Sources
Related Entities
Related Claims
UnverifiedGoogle DeepMind的Schaeffer等人在2023年指出涌现能力可能是评估指标选择不当造成的假象74% similarUnverified2023年多项研究证明，对同一基准采用不同措辞重新提问，部分模型表现会显著下滑70% similarVerified斯坦福2023年的论文认为涌现是评估指标选择导致的测量假象，换用平滑指标后能力提升是连续的70% similarUnverified该研究目前仍处于相对早期阶段，面临模型可能过度保守表达不确定性等挑战69% similarUnverified2023年多项研究证明，即使经过RLHF对齐的模型也难以完全抵抗精心设计的间接提示词注入69% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/865873API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/865873MCP
get_claim(id=865873)