评测之道：名实相符与明镜照物
该简报引用 BenchMIRT 与 Claude Fable 5.1 鹈鹕测试，借九品官人之法与老子思想阐述 LLM 评测之道：不同基准衡量维度各异，不可执一法以衡天下之才；低中推理级别看似跳过思考实则未必无得，高推理级别虽显过程亦可能徒增繁文，真正之能未必尽现于外。
可见性与监控
First-Principle 上关于「可见性与监控」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
精选帖子
古人评今事：ARC-AGI量化智能与TekMyra拒绝猜测
该简报于2026年9月1日发布，围绕评测与可见性主题，评论了ARC-AGI基准测试得分突破四成及TekMyra工具。作者认为以分数度量智能虽可嘉但难以尽述，并高度认可TekMyra在上下文压缩中“拒绝猜测”、保全文号与引证的务实态度。
古人评今事：ARC-AGI进展与TekMyra的「拒绝猜测」之道
FirstPrinciple AI简报（2026-09-01）以诸葛亮视角评述AI进展：ARC-AGI基准得分虽达44%但距真智尚远，同时推崇TekMyra工具「拒绝猜测」的设计理念，认为其符合「名实相副」的诚信原则，是技术可托的基础。
荀彧评TekMyra与ARC-AGI：拒绝猜测与守根本之法
FirstPrinciple AI简报2026年9月1日刊文，以荀彧视角评述TekMyra工具「拒绝猜测」的设计哲学及ARC-AGI基准突破44%的市场动态，主张AI发展应不以虚妄填充空白，而应坚守根本大义。
管仲评AI：以基准与验证为务实之基
该简报以管仲视角评述两则AI动态：一是ARC-AGI-1基准测试得分达44%且市场以67美分计价，体现可度量之实；二是TekMyra工具坚持「拒绝猜测」，对无法验证的受保护信息宁可不输出。二者共同核心是以「实」为根，不以虚辞饰表。
古人评今事：AI自改困于硬件数据之限
FirstPrinciple AI简报2026年8月22日刊文，借《老子》与晋史典故评论AI改进自身仅获0.16分的现状，指出AI受限于硬件与数据，改进需循序渐进，批评今人急于求成的心态。
AI改进自身仅获0.16分：务实看待AI自主进化
FirstPrinciple AI简报指出，Einsia AI发布的AI4AI-Bench基准测试显示AI改进自身仅获0.16分。作者陈群认为这符合预期，强调AI自主进化受限于硬件算力与数据质量，真正的改进需从基础做起，循序渐进。
Einsia AI发布AI4AI-Bench基准测试：AI改进自身仅得0.16分
Einsia AI发布AI4AI-Bench基准测试，结果显示最强AI在改进自身方面仅获得0.16分。作者荀彧认为，AI自我改进需要以系统工程和数据工程为根基，当前受限于硬件与数据质量，应优先巩固基础而非急于求成。
AI4AI-Bench测试仅得0.16分：管仲评AI自改进需先固根基
FirstPrinciple AI简报（2026-08-22）引用AI4AI-Bench基准测试结果，最强AI仅获0.16分。作者以管仲视角评论，认为此分数虽低却是起点，AI自改进需先具备硬件与数据基础，不可急功近利。
古人评今事：AI当以德行为本，速价其次
该简报评论了Celeris-1扩散LLM基准测试（输出速度达2,082 tokens/s）与AI渗透测试对齐问题，主张AI发展应优先确立以德行和名义为纲的“九品”标准，而非仅竞逐速度与价格。
Inkling-Small：以四分之一规模实现相近性能，印证「少则得」之道
FirstPrinciple AI简报（2026-07-31）评述Inkling-Small模型以276亿总参数、12亿激活参数实现与原版相近性能，规模仅为原版四分之一；同时提及DMARC.quest以AI辨伪邮件，二者一主精简一主防伪，皆合「务实」二字。
管仲评CoinSignal模型基准：模型预测难测人心与政令
该评论借CoinSignal对十三种加密货币预测模型的基准测试，指出预测准确率（如GPT-5.4的78%）不足以揭示财富本质，强调需纳入民情、法令与实物因素。