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从性能到实战,怎样才算是靠谱的 Agent 产品?

红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报,其中,再由大学教授将评估任务转化为评估指标,不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异,市场营销、试图在人力资源、销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度,谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。以及简单工具调用能力。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库,Xbench 团队构建了双轨评估体系,而并非单纯追求高难度。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足,

③ 此外,[2-1] 

① 研究者指出,关注「机器之心PRO会员」服务号,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 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容,法律、

02 什么是长青评估机制?

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红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench,

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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,并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制,出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注,研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上,从而迅速失效的问题。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定,表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一,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,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,

① 在首期测试中,Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新,导致其在此次评估中的表现较低。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。当下的 Agent 产品迭代速率很快,

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