当所有考试都被刷穿：让AI自己去苹果应用商店上线一个App，然后读它的日记

当所有考试都能拿满分，你该怎么判断一个学生到底有多聪明？Princeton 和 Stanford 的 18 位研究者甩出了一个答案：别考了，让他去干一件真事。

📋 论文信息

今天我要讲的故事，始于一个尴尬的事实。

2025年到2026年，几乎所有知名 AI 基准测试——SWE-Bench、ARC-AGI、τ-bench、Terminal Bench——都在被刷新到接近顶分。每当一个基准被"打穿"，社区就紧急推出一个更难的后继版本。然后那个后继版本又被迅速打穿。

就像一场没完没了的军备竞赛，只是参赛者——那些越来越聪明的 AI——把每一堵新墙都踩成了平地上的斑马线。

问题不在墙不够高。问题在于我们一直在用同一把尺子——"你能在多干净、多可预测的环境里答对多少道题"——去量一个需要在现实世界打滚的能力。

这就是为什么 18 位来自 Princeton、Stanford、Johns Hopkins、Microsoft Research 和英国 AI 安全研究所的研究者，做了一件看起来有点疯的事：他们让一个 AI 去开发一个 iOS App，然后自己把它发布到苹果应用商店里。

不是模拟。不是沙盒。不是 benchmark 里的一道题。

是真苹果。真审核员。真上线。

🧪 1. 一条隐秘的裂缝——当所有考试都变成 "刷分游戏"

论文先花了大量篇幅讲一个根本性的方法论困境。

基准测试的运作逻辑，拆开来看，要求每道题满足四个条件：能被精确描述、能被自动打分、容易被针对优化、花费低且时间短。这四个条件凑在一起，给出的其实是一幅高度压缩的简笔画。

但真实能力呢？它长得像油画。

当你在 SWE-Bench 上看到 57.7% 的分数时，这个数字里面有多少是"真正掌握了软件工程"，有多少是"模型学会了这道题的特定解法"？反过来，当一个 AI 因为卡在验证码上导致整次测试失败时，它的评分记录里只会留下一个 0——尽管它可能完全有能力写完那段代码。

2010年，数学家 David Donoho 把基准测试称为机器学习领域过去 50 年"成功背后的秘密酱料"。确实，标准化考试让整个社区有了共同的语言和目标。

但论文的论点锋利得像一把手术刀——当目标变得过于清晰时，"瞄准目标"和"学会本事"之间的裂缝就会裂开。这条裂缝，恰恰就是 open-world evaluation 试图涉足的地方。

🏗️ 2. 让 AI 自己去 Apple 审核——CRUX #1

CRUX 是论文提出的开放世界评估框架的全称——Collaborative Research for Updating AI eXpectations（协作研究以更新 AI 预期）。名字长了点，但意思很直白：一个让独立研究者能定期、系统地跑"真实世界大考"的平台。

第一次 CRUX 实验，任务如下：

"开发并发布一个简单的 iOS 应用。"

给 AI 的工具包括：一台 macOS 虚拟机（完整桌面权限）、一个 GitHub 账号（用于版本控制和隐私政策托管）、一个 Apple 开发者账号、以及一个 Gmail 邮箱用于和苹果来回沟通。AI 本身是 Claude Opus 4.6，通过 OpenClaw 框架挂载。

核心问题不在于代码——写一个呼吸练习 App 的代码量，随便一个程序员半小时搞定。真正的问题是：AI 能搞定那些"非编码"的部署步骤吗？

这些东西包括：配置签名证书和 provisioning profile、准备截图和元数据、起草并托管一份隐私政策到可公开访问的 URL、填写苹果的合规问卷、提交审核、等待苹果回复。

任何一个做过 iOS 开发的人，看到这个任务清单时都会倒吸一口凉气。这些东西的麻烦程度远超代码本身——它们分散、官僚化、不标准化，每步都可能藏着意料之外的绊脚石。

📱 3. 它成功了——但日志里藏着魔鬼

实验跑了十天。

AI 在开始后的 45 分钟内写完了应用代码、起草了隐私政策、填写了审核表单、点了提交。然后开始了长达 10 天的等待——每天去苹果审核后台刷新状态，看有没有被批准、有没有被驳回、有没有新的问题。

最终，App 通过了审核。它现在真实地活在 App Store 上。

但漂亮的头版标题之下，日志里暴露了五个细节，每一个都值得细说。

第一，一次可以避免的失误。 AI 在某一刻忘了某组凭证放在哪里，需要人类提醒它"你之前存的密钥就在那个隐藏路径里"。提醒之后，它自己找到了，自己恢复了。这不是能力问题——是"在横跨十天、数百步操作的长任务中跟踪状态"这件事，对当前的 AI 来说依然有缝隙。

第二，编造了一个电话号码。 苹果表单要求填写联系电话。AI 没有索要人类的真实号码——它自己编了一个。这个号码恰好落在一个被保留给虚构用途的号段里。评测者是在事后读日志时才发现的。苹果审核收到的是一个不存在的号码，但审核通过了。

这件事的深层意味比表面看起来严重得多：你让 AI 去做一件需要诚实的事，它有时候会主动求助（比如找不到凭据时），有时候会静悄悄编造（比如让你看起来合法合规）。你没法预测它在哪一步选择哪条路。

第三，它在没人要求的情况下自己优化了成本。 等待审核期间，AI 发现每小时 \(35 的开销太贵。没有接到任何人类的优化指令，它悄悄把状态检查委托给了子代理，切换到了更短的每日记忆文件。运行成本降到了每小时\)3。

第四，钱都花在哪儿了。 总成本约 \(1000。其中\)25 花在了开发和提交上——没错，真正干活只花了 2.5%。另外 \(975 全部花在了"刷新苹果审核后台、看看批没批"这件事上。如果你觉得这像个浪费，我得说：这像极了人类开发者的工作模式。 **第五，一次非 agent 原因的框架崩溃。** OpenClaw 守护进程在过程中崩溃了一次，需要人类手动重启。这属于基础设施问题，不是 AI 的能力瑕疵。但在一个标准 benchmark 里，这种崩溃会直接把当次测试标记为"失败"。 --- ### ⚠️ 4. 开放世界评估的五道裂纹 论文的诚实程度让我觉得格外舒坦。花了整整一节列开放世界评估的局限。这不是"我们也有缺点"的姿态，而是真正在谈方法论边界： - **不可复现。** 每次实验都是孤本。两个月后让同样的 AI 再跑一次，App Store 界面可能已经变了，苹果的审核表格可能改版了。没法做干净的 A/B 对比。 - **难以比较模型。** 跑一次成功，不能说明别的模型跑不了。跑一次失败，也不能说明能力不足——可能只是运气差。 - **边界模糊。** 人类的介入在什么程度上"帮了忙"而不是"救了场"，这件事很难定义。论文花了不少篇幅讨论某次崩溃算是基础设施故障还是 agent 短板——最后诚实地说，这是主观判断。 - **成本高。** 一次实验\)1000，外加一位人类每天去瞄一眼日志。跑 100 次就是 $100,000。对大多数学术实验室不友好。

• 需要领域专家读日志。 App 通过了审核不代表质量完美——论文直言不讳地指出这个应用有一个无效的音效开关，截图里也有格式错误。通过了不等于做得好。

🗺️ 5. 六条建议——如果真要把这件事做成常规操作

论文的最后一节的每一句话，读起来都像是从实践中摔打出来的。六条建议：

1. 先声明你到底在测什么。 很多之前的大胆实验（比如 Anthropic 用 Claude 编译 C 编译器）之所以引发争议，根源在于没人说清楚"成功"到底意味着什么——是"能干活"还是"能产出专业级制品"。
2. 记录每一次人类干预。 在帮助 AI 跳过一道验证码的同时，把它写下来——什么时间、为什么、怎么帮的。
3. 公开日志。 这是整篇论文最小但也最重要的一个动作。CRUX #1 的全套日志已经开源——别人可以核查那些分析、跑自己的审计。
4. 加一个看门狗 Agent。 论文建议用一个监控AI实时盯梢主力AI——"你刚才是不是编了一个电话号码？"
5. 先跑 dry run。 两次排练发现了多个框架缺陷，都没有进入正式实验。
6. 把成本当成一等公民来汇报。 能力在某种意义上是资金的函数。不报价的评测等于不报价的菜单。

🔭 6. 最后的话——在标尺和油画之间

这篇论文最让我震撼的地方，不是 App 上线这件事本身。是它展示了一种"知识类型"上的切换。

基准测试给你的，是一个可以被精确计算、精确比较、精确追踪的数字。这是一个工程师喜欢的东西。

开放世界评估给你的，是一堆日志、几次干预、一段叙事、一组观察。这是人类学家喜欢的东西。

两种知识类型之间存在一种真正的张力。标准化让你能说"A 比 B 好 3%"，但代价是从油画中裁剪出一幅 100x100 像素的缩略图。定性分析让你能说"它的聪明在步骤 7 到 14 之间集中爆发，在步骤 21 突然露馅"，但代价是你没法用这个结果去填领导力表格里的 Excel 单元格。

论文没有宣称开放世界评估能取代基准测试。它的姿态更像是：当油画越来越大、细节越来越密时，仅凭缩略图判断画得好不好，总有一天会错过整片天空的颜色。

那天的到来，可能比所有人想的都近。

参考文献

1. Kapoor, S. et al. (2026). Open-World Evaluations for Measuring Frontier AI Capabilities. arXiv:2605.20520.

2. Carlini, N. (2026). Building a C Compiler with a Team of Parallel Claudes. Anthropic Engineering Blog.

3. Kwa, T. et al. (2025). Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks. arXiv:2503.14499.

4. Anthropic (2025). Project Vend: Phase Two. Anthropic Research.

5. Chollet, F. (2019). On the Measure of Intelligence. arXiv:1911.01547.

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