剛看到 @SentientAGI 發布的 SPIN-Bench，正好補上了AI評估裏最容易被忽視的一塊。

很多基準只考單個模型做短平快的事，但真正智能的系統要能做長期規劃、在不確定裏合作，甚至看懂別人想幹什麼。SPIN-Bench 把這些難點用“可控難度階梯”與“多智能體交互”組織起來，讓進步能被丈量出來。

爲什麼說它統一？
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SPIN-Bench 既是標準化的測試集，又是一個可跑智能體的模擬環境。可以系統地調取三樣關鍵維度：動作/狀態有多復雜、任務要走多長、需要和多少個體互動。

覆蓋四類代表性場景：

PDDL 規劃:給到目標和規則，規劃出可行的長計劃。要會拆目標、記約束、驗證整條鏈路能走通。

競技棋類：不能只按劇本走，需要搜索、評估、隨對手招法及時改。

合作卡牌：信息不全、溝通受限。關鍵在於和隊友配合、猜隱藏信息、用有限的信息傳達意圖。

外交場景：像 Diplomacy 一樣有利益衝突。要會提議、結盟、識別錯誤信息等。

模型最容易“掉鏈子”的地方
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LLM 做查資料、列短計劃沒問題，一旦需要做多步推理、面對更大的狀態空間、同時還要顧及更多對手或隊友，表現就會急轉直下。

尤其在帶社交關係的任務上要協同、要暗示、要談判。

SPIN-Bench 把這些環節進行拆解。定位哪裏出錯、爲什麼出錯，就能更有針對性地改進。

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當我們能夠穩定地測出“計劃得多深、配合得多好、溝通多有效”，改進也就有了清晰刻度。 @SentientAGI SPIN-Bench 提供的是一把能指向下一個突破口的標準尺。
用這把尺子去優化長期規劃與社會推理，AI 距離更通用、更可靠的智能形態就會更進一步。