从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

当时主要针对 LLM 和智能体简单问答和逻辑思考能力进行评测。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。

2、Xbench 团队构建了双轨评估体系，而并非单纯追求高难度。用于跟踪和评估基础模型的能力，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，题目开始上升，

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，

目录

01. 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

Xbench 是什么来历？为什么评估 Agent 产品需要双轨评估体系？基准测试不能只设计更难的问题？...

02.什么是长青评估机制？

LLM 与 Agent 产品的测评集有何区别？IRT 如何支撑评估系统的动态更新？...

03. 当前的领先模型在「招聘」和「营销」中的表现如何？

「招聘」和「营销」任务对 Agent 产品有什么要求？Xbench 如何评估 Agent业务能力？国内外领先模型在「招聘」和「营销」测试中表现如何？...

01 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

红杉中国的研究者近期在论文《xbench: Tracking Agents Productivity，

]article_adlist-->红杉团队在该时段开始思考现今模型能力和 AI 实际效用之间的关系，点击菜单栏「收件箱」查看。同时量化真实场景效用价值。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

② 伴随模型能力演进，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

02 什么是长青评估机制？

1、在评估中得分最低。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，当下的 Agent 产品迭代速率很快，前往「收件箱」查看完整解读