[LG]《Fluidity Index: Next-Generation Super-intelligence Benchmarks》E Ngoiya, T Bao [QueueLab] (2025)
Fluidity Index（流动性指数）：衡量超级智能适应性的下一代基准
传统智能评估多忽视模型对动态环境的实时适应能力。本文提出Fluidity Index（FI），通过测量模型在环境状态（初始、当前及未来）变化时的响应准确度，评估其上下文切换与持续性能力。真正的超级智能应具备至少二阶适应性，实现自我补充计算资源，保持最优流动性。
研究亮点：
1. 结合闭环与开放式基准，强调真实世界环境中模型的适应性测试，超越传统闭合式智能阈值的局限。
2. 识别大型语言模型中推理效率的“涌现现象”，随着模型规模增长，智能阈值成本显著下降。
3. 提出FI的数学定义，以准确性适应度（Accuracy Adaptation，AA）度量预测变化与环境变动之比例，捕捉模型对环境动态的响应能力。
4. 设计一阶至三阶适应性度量，涵盖模型从基础推理到自我补充资源与长远任务规划的能力，实现全方位智能流动性评估。
5. 通过模拟环境状态的迭代变化，验证模型在未知情境下的预测与资源分配能力，FI得分高者展现出较强的复杂场景理解与灵活调整能力。
6. 探讨智能与准确性的关系，强调适应性与推理准确度的重要性，推动基准向开放、动态环境靠拢，反映未来超级智能的真实表现需求。
本文提出的Fluidity Index为超级智能定义了新的评测标准——不仅关注响应速度，而更强调适应环境变化的准确性与持续性，为评估大型语言模型乃至整个计算系统的智能流动性提供理论基础和实践框架，助力未来AI系统实现真正的自我维持和高效演进。
全文链接：arxiv.org/abs/2510.20636
超级智能 流动性指数 AI适应性 大型语言模型 智能评测 开放式基准
