論文の概要: Fluidity Index: Next-Generation Super-intelligence Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20636v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 15:05:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:18.230398
• Title: Fluidity Index: Next-Generation Super-intelligence Benchmarks
• Title（参考訳）: 流動性指数:次世代超知能ベンチマーク
• Authors: Eric Ngoiya, Tianshu Bao,
• Abstract要約: 動的、スケーリング環境におけるモデルの適応性を定量化する流動性指数(FI)。 ベンチマークは、初期、現在、将来の環境状態の偏差に基づいて応答精度を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8255325888964322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Fluidity Index (FI) to quantify model adaptability in dynamic, scaling environments. The benchmark evaluates response accuracy based on deviations in initial, current, and future environment states, assessing context switching and continuity. We distinguish between closed-ended and open-ended benchmarks, prioritizing closed-loop open-ended real-world benchmarks to test adaptability. The approach measures a model's ability to understand, predict, and adjust to state changes in scaling environments. A truly super-intelligent model should exhibit at least second-order adaptability, enabling self-sustained computation through digital replenishment for optimal fluidity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的スケーリング環境におけるモデルの適応性を定量化するためのFluidity Index(FI)を紹介する。 このベンチマークは、初期、現在、将来の環境状態のずれに基づいて応答精度を評価し、コンテキスト切替と連続性を評価する。 我々は、クローズドループとオープンエンドのベンチマークを区別し、クローズドループのオープンエンドの実世界のベンチマークを適応性をテストする。 このアプローチは、スケーリング環境における状態の変化を理解し、予測し、調整するモデルの能力を測定する。 真の超知能モデルでは、少なくとも二階の適応性を示し、最適流動性のためのデジタル補充による自己持続的な計算を可能にするべきである。

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