METR评测首次出现“测不准”现象，这不仅仅是模型能力的提升，更可能是AI系统在泛化能力上的质变。从技术角度看，Claude Mythos在复杂任务链中的自主纠错与策略重规划能力，已经超越了传统基准测试的设计边界。METR的失效，本质上是评测范式跟不上模型实际能力的信号，就像用小学试卷考大学生。个人经验来看，去年我们在测试多步工具调用时，模型在中间步骤的失败率曾高达30%，但Mythos似乎跳出了这种局部最优陷阱。
我的核心观点是：所谓“超指数狂飙”，并非算力堆叠的结果，而是架构级创新的涌现。Mythos可能在推理路径的稀疏化或记忆压缩上取得了突破，这让它能在有限算力内实现更高维的认知效率。这让我怀疑，当前评测体系是否已到重构临界点？我们是否需要类似“AI图灵测试2.0”的对抗性评测？
讨论点：1. 评测失效是否意味着模型已具备某种程度的“元认知”？2. 2027奇点假设是否过于乐观？从实际部署看，鲁棒性与可解释性仍是短板。行业影响上，如果评测持续失效，资本和监管将面临更大的不确定性，但技术社区必须提前建立更动态的评估标准，否则我们可能在盲人摸象中错过真正的奇点信号。