从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异， 红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench， ① 在首期测试中，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一， ② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品， 2、试图在人力资源、其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，法律、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， 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，以此测试 AI 技术能力上限， ③ 此外，[2-1] ① 研究者指出， 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，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ... 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，而并非单纯追求高难度。其中，
② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，从而迅速失效的问题。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。质疑测评题目难度不断升高的意义，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。其题库经历过三次更新和演变，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，
02 什么是长青评估机制？
1、起初作为红杉中国内部使用的工具，市场营销、点击菜单栏「收件箱」查看。前往「收件箱」查看完整解读
