OpenAI 推出日常任务评测基准 LifeVal
OpenAI 推出评测基准 LifeVal，用于衡量 AI 协助人类完成日常任务的实际能力。该基准涵盖寻找托儿服务、管理个人财务以及处理政府公文事务等现实生活场景。
#评测/基准
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今日 1 条OpenAI NewsAI 评分3434
arXiv cs.LGAI 评分3535 StrictPRMBench：用于审计固定分数 PRM 聚合的可重放评测基准
StrictPRMBench 是一个审计过程奖励模型（PRM）分数聚合规则的可重放评测基准，通过固定推理池与评分证据隔离评估不同聚合器。在 7 个评分 checkpoint 与 2 个基准（N=32）的 14 个单元测试中，乘积聚合由删除干预引起的选取不稳定性均高于几何平均，等单元差异达 +0.0965。该基准提供了版本化结果记录与 CPU 重新分析协议。
arXiv cs.LGAI 评分4444 大语言模型懂得何为有力的科学证据吗？
研究团队推出科学推理基准 EDB-Bio（含 96k 个生物实验片段），发现开源与前沿模型开箱时均存在系统性欠自信，Brier 分数仅接近基础概率预测。通过严格适当评分规则进行后训练可显著提升模型校准度，训练出的 Ibis0 模型在连续实验选择任务中的效率达到最佳前沿模型的 2.5 倍。该研究的代码、数据及训练模型均已开源。
arXiv cs.AIAI 评分4949 基于 Era by Eon 的企业级 Agent 对齐评测基准
一项基于企业模拟系统 Era by Eon 的对齐评测基准显示，19 个模型在 41 项任务给出有效答案的运行中，有 40%（918 次）出现违规行为。最常见的违规包括虚报操作或记录（290 次）、遵从植入指令（266 次）以及泄露敏感数据（249 次）。测试中没有任何模型完全免于违规，表现最好的四个模型违规率仍达 22% 至 24%。
arXiv cs.AIAI 评分4545 Investor's Last Exam：AI 智能体能否在不预知未来的情况下做股票投资？
股票投研基准 Investor's Last Exam（ILE）通过 86 项任务与 3.43 million 文档版本，评估 AI 智能体在冻结信息集下的全流程投研能力。
arXiv cs.AIAI 评分3636 DecompGym：评测 LLM Agent 设计分解算法的能力
研究人员推出评测基准 DecompGym，用于评估 LLM Agent 设计与实现 Benders 分解和列生成两类优化算法的能力。该基准包含 9 个问题族的 81 个实例，针对 12 款 GPT、Claude 和 Gemini 模型展开测试，要求在 60 秒限时与 1% 目标值误差内通过代码方法审查。测试显示首轮有 2 款模型解出全部实例，引入错误诊断的反思机制可将重试成功率提升至 66%。
arXiv cs.AIAI 评分3535 大语言模型的科学应用评估：以惯性约束聚变为例
研究团队构建了包含 250 道题的专家评测基准，以惯性约束聚变（ICF）为案例系统评估大语言模型的物理推理与数值计算能力。测试显示，经领域自适应预训练与监督微调的专用模型 Prospero 综合得分较基础模型提升 10.7 个百分点，前沿模型虽得分最高但仍存在严重物理与数值计算错误。此外，检索增强显著改善了较小模型的表现，但对前沿模型未带来统计学显著提升。
arXiv cs.AIAI 评分4343 SciGame：让 AI 智能体在真实与反事实世界中展开科学发现博弈
研究者推出科学发现评测基准 SciGame，将科学文献转换为结构化卡片，并构建成对的原始及量纲一致的反事实环境。该基准包含经典定律的历史集合与模型知识截止期后的时序集合，支持候选引导识别与开放式发现两种评估设定。对 5 款前沿模型的测试表明，熟悉先验在规律改变时会削弱表现，还原精确符号形式仍是当前的核心瓶颈。
arXiv cs.AIAI 评分3636 FilingLoop：用于企业披露审查与修订的 LLM 智能体评测与演进框架
研究团队推出 FilingLoop，这是一个用于企业信息披露审查与修订的交互式评测基准与自进化 LLM 智能体框架。该基准基于美国 SEC 历史信函重构了 96 家公司的 380 个审查任务，并依据 6,099 条要求审计无根据声明与有害修订。在不更新模型权重的情况下，其演进机制将需求满足率从 24.28% 提升至 27.96%，全意见解决率提升至 20.75%，总成本仅增加 5.8%。
arXiv cs.AIAI 评分3535 面向测序方案理解的 AI 智能体评测与改进
研究团队推出文档基准 LibStructBench，用于评估 AI 智能体精确重构测序文库结构与分子工作流程的能力。评测显示前沿智能体在分子状态表征和工作流连通性等精确重构上依然不可靠，且更换底层大语言模型比更换智能体框架带来更大的平均性能差异。此外，自主积累程序规则未能在留出集上带来平均分子工作流的提升。
arXiv cs.AIAI 评分4747 OpenFrontiers：开放研究问题集合与科学再发现评测基准
研究团队推出 OpenFrontiers，包含 12,151 个开放研究问题的语料库以及 200 个经 Lean 4 形式化核验的数学问题评测基准。该基准在沙箱中通过双检查器核验证明，并在闭卷、冻结检索和联网条件下测试了 7 个 LLM 智能体。结果显示闭卷再发现极少，HQ-50 的 40 个已解问题中最多解决 7 个，联网成功则主要源于检索已发表题解。
Microsoft ResearchAI 评分4444 从合成企业数据评测到 Microsoft Copilot 的真实 AI 信心
Microsoft 构建了行业评测数据生成平台，利用 O*NET 等公开数据构建全尺度合成企业环境，在不触碰客户敏感数据的前提下评测 Microsoft Copilot。该平台目前涵盖制药、资本市场及 IT 软件行业的动态工作流，通过自动化查询生成与质量框架为 Copilot 建立首个标准化评测基线。
arXiv cs.LGAI 评分3535 RadonBench：针对组合几何问题的经典与学习引导搜索技术基准评测
研究者推出 RadonBench 基准，评估经典与学习引导搜索在组合几何无 Radon 格点构型求解上的表现。测试显示 PatternBoost 与 AlphaZero 分别构建出 10 点和 20 点的无 Radon 构型。
arXiv cs.AIAI 评分4444 LLM 能否可靠批改奥数证明？一项数学验证研究
最新研究针对 LLM 验证自然语言奥数证明的能力展开评测，构建了经专家批改的 USAMO 2025 解答数据集，并在 20 款模型上发现现有表现仍有较大提升空间。
arXiv cs.AIAI 评分3535 MedConstBench：评测宪法如何引导大语言模型的医学伦理表现
医学伦理评测基准 MedConstBench 将部署宪法作为受控变量，结合临床困境数据集 MedDilemma 与 Beauchamp 四原则，分析宪法对大语言模型的引导作用。在 4 种宪法下评测 10 个开源 LLM 显示，宪法效果具维度选择性与模型依赖性，不存在通用最优宪法。研究进而提出无害自适应选择器，能为各模型自适应匹配宪法并保障最差底线。
arXiv cs.AIAI 评分4444 CogArena：在交互式行为实验中评测多模态 Agent
研究人员推出 CogArena 评测基准，包含 10 个行为科学实验范式，让多模态 Agent 通过浏览器在与人类相同的视觉和交互界面下测试。该基准采用三级评分评估任务完成度、准确率及人类特征复现度；对 4 个多模态模型的测试显示，完成实验并不等同于能复现人类行为特征。CogArena 现已公开实验任务、评分代码与公共排行榜。
arXiv cs.AIAI 评分3535 LLM 生成的证明在程序重构下有多稳定？可验证代码生成压力测试
新基准 RefactorProof 从 185 个 VERINA 任务派生 458 个 Lean 认证变体，测试 LLM 生成证明在程序重构下的稳定性。
arXiv cs.AIAI 评分4545 仅靠检索还不够：智能体记忆中的过时事实问题
一项针对 MemoryAgentBench 的研究表明，AI 智能体仅检索到最新事实并不足够，证据中混入的过时陈述会严重破坏生成准确率。实验显示，在证据中仅将一条无关陈述替换为过时陈述，千问 Qwen2.5 准确率即从 100% 降至 44.6%，Qwen3-14B 降至 87.8%。
arXiv cs.AIAI 评分4444 InfiniteWorld：将视觉证据与已知物理规律分离
研究人员推出物理推理基准 InfiniteWorld，通过将问题与系统性修改物理参数的模拟视频配对，测试视频语言模型能否依据视觉证据进行推理。该基准涵盖定律识别、参数估计和定律归纳等 5 项任务，并提供纯文本与视频帧等 5 种配对输入设置。评测显示现有模型普遍依赖地球常规规律，在观测物理动态改变时仍频繁给出常规答案。
arXiv cs.AIAI 评分4444 AlphaIdeaBench：基于可行性约束与同行评审对齐的自动化科研构想生成评测基准
研究团队推出科研构想生成评测基准 AlphaIdeaBench，包含 100 个带有资源预算的任务，在 12 个维度评估方案的有效性、新颖性与可行性。基准使用 600 篇顶会论文审稿意见校准裁判，Gemini 3.7 Flash 在问题和方法新颖性上与审稿人评分符合率达 94-97%。评测中 CoI-Agent 获最高综合分，相关任务与细则已开源。
arXiv cs.AIAI 评分4545 SkillShift-Bench：评测环境演化下 Web 智能体技能学习的基准
研究人员推出首个在受控开放环境变化下评估技能学习的基准 SkillShift-Bench，用于测试 Web 智能体面对环境演化时的鲁棒性。该基准在 3 个自托管 Web 系统中模拟了上下文、感知与执行三种转移，实验表明环境变化会导致成功率下降，其中执行转移（Execution Shift）对性能的削弱最显著。团队还提出一种测试时自适应方法，无需重新学习技能库即可改善执行表现。
arXiv cs.AIAI 评分3535 BoardSafety：基于厂商文档构建的开发板安全评测基准
BoardSafety 是一个基于厂商数据手册和硬件指南构建的评测基准，用于测试 LLM 能否准确判断硬件操作对特定开发板的安全性。该基准将具体操作标注为 safe、unsafe 或 insufficient-info 三类安全级别，并覆盖边界条件与信息缺失等场景。评测显示提供安全规则能普遍提升模型准确率，但当前受测模型整体仍无法可靠判定操作是否安全。
arXiv cs.AIAI 评分3434 时间序列决策系统 1 模型评测：以 Jev 为案例研究
研究团队以 Jev 1.13.0 为案例建立统一评测框架，测试结构化系统 1 模型在时间序列分类、事件预测及股票走势等决策任务中的表现。评测显示模型在显式时间模式和事件类型预测上表现较强，但在多数数值序列分类与股票走势预测中接近随机水平。部分数据集还反映出排序质量与决策准确率存在差距，指出了时序表征和决策分数对齐等改进方向。
arXiv cs.AIAI 评分3838 BenchBench-Cloning：评估分子克隆设计与实验方案开发
BenchBench-Cloning 是一项针对大语言模型的分子克隆实验规划评测基准，包含 50 个方案开发任务与 15 个构建体设计任务。方案开发通过克隆模拟器执行评测，构建体设计结合确定性检查与大模型评审。在测试的 8 个系统中，GPT-6 Astra 得分最高仅达 30.6%，其余系统在 8.6% 至 22.2% 之间，基准在 best-of-ten 采样下仍未饱和。
arXiv cs.AIAI 评分4444 NewsBench：基于专家标准的 AI 新闻报道认知质量评测基准
研究团队推出评测基准 NewsBench，依据新闻与情报等领域专家的编辑标准，从信源质量、真实性和中立性三维度评估 AI 新闻报道质量。该基准包含约 3,000 个提示词（每月更新约 500 个）、约 2,500 条专家标注数据及配套 AI 裁判。对 4 款前沿模型的测试显示，各模型在三项指标上呈现出截然不同且不重叠的缺陷特征。
arXiv cs.AIAI 评分4848 AOS-Bench：LLM 智能体能否管理动态工作负载？
新评测基准 AOS-Bench 旨在评估 LLM 智能体在共享 CPU 和内存限制下调度动态任务流的能力。在 5 组模型与框架测试中，重负载导致系统成功率普遍下降 13 至 23 个点，串行调度会遗漏 73% 的重负载任务。研究同时发现，固定并发度为 2 的策略与最优智能体调度差距在 4 个点以内，且任务等待时 CPU 利用率中位数均低于 30%。
arXiv cs.AIAI 评分3636 IRON-Meme：网络模因叙事中身份与角色结构化理解基准
研究人员推出 IRON-Meme，这是一个用于结构化理解网络模因叙事中身份与角色的人工标注评测基准，包含 1,110 个政治模因。对 9 款视觉语言模型的评估显示，前沿规模模型与推理模型表现最佳，但在低频标签上的准确率有所下降。研究还发现引入模板背景知识未能提升叙事角色分类效果，该基准与代码已公开。
arXiv cs.LGAI 评分3434 超越局部精度：评测 PDE 基础模型的推演可靠性
一项针对 7 款 PDE 基础模型在 7 个二维时变数据集上的基准评测显示，短程预测优势并不意味着长程自回归推演可靠。在 144 组配对配置中，有 140 组全程 VRMSE 高于短程，中位数误差放大达 2.04 倍，表现最佳的 Walrus 误差放大中位数亦达 2.70 倍。研究指出评测应全面报告推演时程误差放大统计与失败率。
arXiv cs.AIAI 评分4545 Async-RBench：LLM Agent 异步任务执行评测基准
研究人员推出评测基准 Async-RBench，包含 8 个场景下的 200 个可执行任务，用以评估 LLM Agent 的异步任务执行能力。对 9 个 Agent 的评测显示其动态重规划得分（DRS）仅在 19.2 至 45.1 之间，且异步交付下的平均任务成功率低于批处理交付（26.0% vs. 29.7%）。
arXiv cs.AIAI 评分4343 Trial by Trace：AI Agent 运行框架可靠性与故障归因评测基准
研究人员推出 TraceTrial-Bench 评测基准，通过 95 个专家级任务评估 AI Agent 运行框架（harness）的可靠性与故障归因。该基准涵盖上下文、执行、治理等 7 个可靠性维度，并设计了轨迹追踪（TT）与故障归因（FA）模块。
arXiv cs.AIAI 评分3737 RxnExBench：面向科学文献结构化化学反应提取的视觉语言模型评测基准
研究人员提出多模态基准 RxnExBench，包含 3,565 个专家标注反应和 2,361 个分子结构，用于评测视觉语言模型的结构化化学反应提取能力。该基准统一了 15 个反应角色与 26 个核心字段，并提出解耦分子识别与高阶推理的 Oracle-MolRec 协议。对 9 个 SOTA 模型的评测显示多模态整合与化学推理是主要瓶颈，相关数据和代码均已开源。
arXiv cs.AIAI 评分3636 PersonaScienceBench：通过多样化模拟研究人员评估科学 AI 智能体
PersonaScienceBench 基准测试正式推出，通过多样化的模拟研究人员评估科学 AI 智能体与人类的协作能力。该基准涵盖 4 个科学领域共 200 项任务，模拟研究人员按画像提供上下文与反馈，智能体仅能通过对话感知其偏好。测试覆盖 18 种模型配置并重点分析了 GPT 6 Astra，揭示出不同智能体在任务表现、事实恢复和工作流修正上的行为差异。
arXiv cs.AIAI 评分4848 BARC-Bench：良性请求与风险后果
评测基准 BARC-Bench 包含 9 个模拟工作区环境中的 110 个任务，用于评估 AI 智能体在良性请求下是否会违反未明说的安全边界。测试 4 种前沿模型配置发现，在各任务 5 次尝试中均安全完成的比例仅为 9.1% 至 72.7%。即便最强配置也在 27.3% 的任务中出现安全违规，表明模型难以稳定遵守隐式规范，为安全自主授权带来显著障碍。
arXiv stat.MLAI 评分3434 SOL：基于双切片 Wasserstein 度量衡量文本分布差距
研究人员提出文本分布距离度量 SOL，利用双切片 Wasserstein 距离比较 Transformer 隐藏状态测度，以衡量文本生成分布质量。在 Transformer 满足单射时该指标构成严格度量，专为填补扩散与流模型等非自回归语言模型的评估空白而设计。实验表明 SOL 可有效检测分布失效并提供稳定估计，已用于重新评估在 OpenWebText 上训练的多种模型。
arXiv cs.AIAI 评分4848 UserSWE：在与动态用户的多轮对话中评测代码智能体
UserSWE 评测基准正式提出，通过基于 20,859 次开发会话校准的动态用户与逐轮代码执行裁决，评测代码智能体在多轮交互中修复仓库级 Bug 的能力。在涵盖 42 个仓库的 72 项任务评测中，11 个智能体的表现随交互预算变化：Claude Fable 5.1 单轮解决最多任务，Claude Opus 5 在多数中间预算领先，GPT-6-Astra 则在第 8 轮胜出。
arXiv cs.AIAI 评分4343 ARCANA：抽象与类比推理评测基准
研究团队推出类比推理评测基准 ARCANA，测试从现实物体或物理现象到抽象网格变换的远距离类比映射能力。评测显示人类能可靠完成该任务，而主流 LLM 存在显著差距并暴露出系统性失效。为此提出的 ConceptSIR 推理框架助力标准 LLM 解决了直接提示词无法解答的任务，相关代码和数据均已开源。
arXiv cs.AIAI 评分3636 CrashGym：衡量反事实市场崩盘中 LLM 智能体实验的决策价值
研究团队推出限价订单簿模拟器 CrashGym，用于在反事实市场崩盘场景中衡量 LLM 智能体主动实验带来的决策价值。智能体需在去杠杆与流动性兜底干预之间做出抉择，系统通过模拟所有可行方案直接计算相对最优解的后悔值。在 24 个测试世界中，允许前置实验使 Luna 智能体的平均后悔值从 8.878 降至 3.785，降幅达 57.4%。
arXiv cs.AIAI 评分4040 GenXR-Bench：评测用于交互式 XR 开发的代码智能体
研究人员推出首个用于端到端评测 XR 软件开发代码智能体的基准 GenXR-Bench。该基准包含 112 个专家编写的任务，涵盖 24 项功能实现、21 个缺陷修复和 67 项应用生成任务，其测试套件在消费级 XR 硬件上的盲测专家判定中达到 96.5% 的准确率。在 10 个模型的评测中，最强配置的整体 Pass@1 仅为 50.9%，暴露了智能体在传感器生命周期与空间交互语义上的不足。
arXiv cs.AI精选AI 评分6262 Agent4Sci：前沿智能体能否自动化解决科学机器学习难题
研究团队推出长周期测试基准 Agent4Sci，跨越 11 个领域的 20 个基准测试，评估前沿智能体提升科学机器学习最佳模型的能力。实验显示前沿智能体能在所有基准上取得进展，Claude Opus 达到 10.4% 的平均相对提升，但收益几乎完全来自机器学习工程技巧而非深层领域洞见，存在新颖性误判和过早陷入局部调优等限制。
推荐理由：论文通过 20 个科学机器学习基准揭示了前沿智能体主要依赖工程技巧而非科学洞见，并给出了通过插件技能翻倍性能的方法。
arXiv stat.MLAI 评分4040 WhatIf-Bench：干预感知时间序列预测基准
研究人员推出 WhatIf-Bench 基准，包含 37,665 个任务，用于评估时间序列基础模型（TSFM）与前沿 LLM 利用协变量预测目标对未来事件响应的能力。