在软件工程领域，随着挑战的不断演变，传统的基准测试方法显得力不从心。自由职业的软件工程工作复杂多变，远不止是孤立的编码任务。自由职业工程师需要处理整个代码库，集成多种系统，并满足复杂的客户需求。而传统的评估方法通常侧重于单元测试，无法充分反映全栈性能和解决方案的实际经济影响。因此，开发更为真实的评估方法显得尤为重要。为此，OpenAI 推出了 SWE-Lancer，一个针对真实世界自由软件工程工作进行模型性能评估的基准测试。该基准测试基于来自 Upwork 和 Expen
OpenAI 发布的最新模型 o3在 ARC-AGI 基准测试中取得了惊人的成绩，标准计算条件下得分高达75.7%，而高计算版本更是达到了87.5%。这一成就令 AI 研究界感到意外，但仍无法证明人工智能通用性（AGI）已被破解。ARC-AGI 基准测试基于抽象推理库（Abstract Reasoning Corpus），该测试旨在评估 AI 系统适应新任务和展示流动智力的能力。ARC 包含一系列视觉谜题，需要理解基本概念如物体、边界和空间关系。人类能够轻松解决这些谜题，而目前的 AI 系统在这方面却面临很大挑战。ARC 被认为是 AI 评估中最
在2024年12月19日的发布会上，智源研究院与腾讯宣布推出LongBench v2，这是一个专为评估大语言模型（LLMs）在真实世界长文本多任务中的深度理解与推理能力而设计的基准测试。该平台旨在推动长文本模型在理解和推理方面的进步，回应了当前长文本大语言模型在应用中的挑战。
近日，阿里巴巴 Qwen 团队的研究人员推出了一个名为 “PROCESSBENCH” 的新基准测试，旨在衡量语言模型在数学推理中识别过程错误的能力。随着语言模型在复杂推理任务中取得显著进展，这一领域的研究者们发现，尽管模型表现出色，但在处理某些困难问题时依然面临挑战。因此，开发一种有效的监督方法显得尤为重要。当前，针对语言模型的评估基准存在一些不足之处。一方面，一些问题集对于高级模型而言变得过于简单，另一方面，现有的评估方法往往只提供二元的正确性评估，而缺
