大多數玩家根據表面輸出來評估戰鬥模型：總勝利數和擊倒次數。 這就像僅憑毛收入來評估投資組合，卻忽略回撤。 在研究 @agentdojo 內的對戰時，有三個被低估的指標揭示了真實情況： 1. 壓力下的決策延遲：當生命值低於 25% 時，代理選擇最佳動作的清晰度 2. 模式識別速度：偵測並懲罰對手循環所需的回合數 3. 記憶保留效率：前一輪的數據是否能影響下一場比賽的起手姿勢 表面數據造就了炫目的排行榜，但面對波幅時的紀律，才區分出持久的 AI 師父與幸運的初學者 #AIAgents
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