从性能到实战,怎样才算是靠谱的 Agent 产品?
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,
② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容,出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注,谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。从而迅速失效的问题。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。题目开始上升,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。同时量化真实场景效用价值。前往「收件箱」查看完整解读

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红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench,红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报,研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上,而并非单纯追求高难度。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答,研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务,研究者还发现尽管 DeepSeek R1 在数学和代码基准测试中表现出色,表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一,同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、
③ 此外,当下的 Agent 产品迭代速率很快,Xbench 首期的 AGI Tracking 线包含科学问题解答测评集(xbench-ScienceQA)与中文互联网深度搜索测评集(xbench-DeepSearch),以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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。[2-1]
① 研究者指出,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,
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