09:40arXiv: Anthropic@Jason Starace精选72°一项预注册的对照研究系统比较了三种不同 scaffold(ReAct、多智能体 Planner-Actor-Rater、Planner-then-Executor)在五个模型(Claude Opus 4.7、Sonnet 4.6、Haiku 4.5、Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.5)上的 GAIA 验证集表现。研究发现,仅 scaffold 选择就使同一模型的准确率波动高达 28 个百分点,证实了 scaffold 变化至少产生 10 个百分点的差距。更令人意外的是,更强大的模型并未对 scaffold 更不敏感——在更难的 Level 2 任务中,最强模型反而从结构化 scaffold 中获益最多。多智能体设计在 Anthropic 模型家族中优于 ReAct,但跨模型提供商时优势消失。结构化 scaffold 调用工具次数更少,但在困难任务中从错误中恢复的能力更强。这些结果表明,单 scaffold 的能力评估数字是 scaffold 条件性的,且随着模型改进,评估差距未必会缩小。论文模型评估ScaffoldGAIA智能体预注册研究10 个信源在谈推荐理由:做 AI 模型评测或选型的人必须看——这篇研究用严格对照实验证明,你看到的模型能力分数可能更多反映的是 scaffold 设计而非模型本身,建议重新审视自己的评估流程。原文