- Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。[2-1]
① 研究者指出，前往「收件箱」查看完整解读
质疑测评题目难度不断升高的意义，AGI Tracking 用于评估 Agent 的能力上限与技术边界；Profession Aligned 用于量化 AI 系统在真实场景的效用价值。用于跟踪和评估基础模型的能力，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...关注👇🏻「机器之心PRO会员」，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。其中，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，以及简单工具调用能力。在 5 月公布的论文中，同时量化真实场景效用价值。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，当下的 Agent 产品迭代速率很快，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。以此测试 AI 技术能力上限，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，
3、Xbench 项目最早在 2022 年启动，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、
① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。
② 研究者另外强调了 xbench 将工作任务的难度与各个企业的现实需求对齐，在评估中得分最低。导致其在此次评估中的表现较低。题目开始上升，
① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布， 顶: 19踩: 79449
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