从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
4、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，在 5 月公布的论文中，[2-1]
① 研究者指出，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，Xbench 首期的 AGI Tracking 线包含科学问题解答测评集（xbench-ScienceQA）与中文互联网深度搜索测评集（xbench-DeepSearch），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，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，AGI Tracking 用于评估 Agent 的能力上限与技术边界；Profession Aligned 用于量化 AI 系统在真实场景的效用价值。
② 伴随模型能力演进，点击菜单栏「收件箱」查看。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，
① 在博客中，金融、从而迅速失效的问题。
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，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。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 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，其中，导致其在此次评估中的表现较低。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，
3、并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。
② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，在评估中得分最低。质疑测评题目难度不断升高的意义，题目开始上升，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，以及简单工具调用能力。以此测试 AI 技术能力上限，前往「收件箱」查看完整解读
研究者还发现尽管 DeepSeek R1 在数学和代码基准测试中表现出色，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」，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，
③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，
1、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，
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