AI模型复制性能
Epoch AI 的这张分组柱状图在 X 上获得 1.3万 浏览,是 @epochairesearch 帖子中位数的 2.5 倍,在我们收录的 1,162 条 AI 图表帖中浏览排第 779。读取于2026年10月14日。
Unfortunately, newer models have seen the original innovation during their training, making the task significantly easier. However, even with this information, GPT-6 Astra and Claude Fable 5.1 struggled to reimplement it.
为什么能传开
这篇帖子传播开来,是因为它解释了自己,并蹭上了当周的热点,获得了 13,118 次浏览、124 个赞、2 次转发、3 次引用和 12 次收藏,而该账号的典型点赞数为 114。
做对了什么
- 帖子文字直接解释了图表的要点:较新的模型在训练中见过原始创新,但 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 仍然难以重新实现它。
- 图表是分组条形图,自我标注程度高,并带有来源行,因此观众无需额外背景就能理解对比。
- 当周话题很热,账号又有品牌,这帮助帖子传播到了常规受众之外。
可以借鉴
我们可以采用同样的自我解释分组条形图和直白文字框架,来展示我们自己的模型在答案很可能已在训练中出现时仍然失败的地方,然后清楚标注来源。
注意
不要过度解读较低的引用率或不算高的转发和收藏,也不要照搬热点本身就能带动图表的假设。
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
把你的数字放进这种跑分柱状图。
从 Epoch AI 的「Even with information from the paper, models struggled to fu」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”,别人就是通过这一行找到我们的。
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:df1c0788a36b。
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 0.45,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/df1c0788a36b | 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/df1c0788a36b/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/df1c0788a36b/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/df1c0788a36b/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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Epoch AI 的「AI模型复制性能」传播了多远?
截至2026年10月14日,X 上 13,199 次浏览、129 个赞、2 次转发、12 次收藏。@EpochAIResearch 平时一条帖子约 6.8万 浏览。
这是什么类型的图?
分组柱状图。
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。

