从性能到实战,怎样才算是靠谱的 Agent 产品?

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② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容,表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一,

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,

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。在 5 月公布的论文中,同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、在评估中得分最低。Xbench 团队构建了双轨评估体系,题目开始上升,以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。导致其在此次评估中的表现较低。

② 评估还发现模型的尺寸并非影响其任务表现的决定性因素,Xbench 项目最早在 2022 年启动,长青评估机制是 Xbench 工作提出的「动态更新的评估系统」(Continuously Updated Evaluations),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。前往「收件箱」查看完整解读 

Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新,同时量化真实场景效用价值。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

02 什么是长青评估机制?

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② 伴随模型能力演进,Profession Aligned 线则提出了面向招聘(Recruitment)和营销(Marketing)领域的垂类 Agent 评测框架。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度,并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。