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从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
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），研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，市场营销、前往「收件箱」查看完整解读
其题库经历过三次更新和演变，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，在评估中得分最低。其中，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。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。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，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，从而迅速失效的问题。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。
② 伴随模型能力演进， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，
4、当下的 Agent 产品迭代速率很快，
① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。而并非单纯追求高难度。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，
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