AI基准审计
Epoch AI 的这张标注图在 X 上获得 63.8万 浏览，是其平时帖子的 9.4 倍，在我们追踪的 97 张 Epoch AI 图中浏览排第 4。读取于2026年10月10日。
Introducing Benchmark Reviews: our new initiative to audit AI benchmarks. We are launching with 15 benchmarks: 4 Verified, 9 Flawed, and 2 with not enough information for a review.
为什么能传开
这条帖子传播开来，是因为它宣布了当周的热门话题，即对 AI 基准的审计，并引发大量引用，获得 1,932 个赞、193 次转发、170 次引用、739 次收藏和 638,051 次浏览。
做对了什么
- 帖子把发布内容框定为一个清晰的倡议，并用简单计数呈现：15 个基准分为 4 个已验证、9 个有缺陷和 2 个信息不足。
- 话题及时且有争议，这与处于前四分之一的引用率相符，并帮助带来 170 次引用。
- 账号是 @EpochAIResearch，帖子发布于 2026-09-17，为审计发布提供了可信来源和具体日期。
可以借鉴
我们可以采用相同形式，把我们自己的图表系列作为命名的回顾或审计来发布，然后把发现分成几个简单类别并附上计数，让受众一眼就能抓住要点。
注意
不要照搬确切的基准计数，也不要把引用率当作认同的证据，因为许多引用可能是批评性的，同时不要过度解读缺失的评论和点数数据。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Epoch AI 的说法。
做成你的
我们还没读出这张图的数字
读出数字后，这里会出现它自己的制作器。在此之前，下面是格式相近的其他真实图表：每个数据页都从那张图的数字起步，换成你的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：0aafb970a7e0。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.30，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/0aafb970a7e0 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/0aafb970a7e0/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/0aafb970a7e0/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/0aafb970a7e0/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
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常见问题
Epoch AI 的「AI基准审计」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 638,051 次浏览、1,932 个赞、193 次转发、739 次收藏。@EpochAIResearch 平时一条帖子约 6.8万 浏览。
这是什么类型的图？
标注图。
可以直接用 Epoch AI 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Epoch AI。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。