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）， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，
① 在首期测试中，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，当下的 Agent 产品迭代速率很快，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，
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② 伴随模型能力演进，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，法律、试图在人力资源、
02 什么是长青评估机制？
1、Xbench 团队构建了双轨评估体系，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，[2-1]
① 研究者指出，质疑测评题目难度不断升高的意义，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，用于跟踪和评估基础模型的能力，
红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，Xbench 项目最早在 2022 年启动，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。
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，前往「收件箱」查看完整解读
