ResearcherBench:专为深度AI研究系统设计的前沿科学问题评测基准 ylc3000 2025-11-06 0 浏览 0 点赞 resource ResearcherBench:专为深度AI研究系统设计的前沿科学问题评测基准,助力精准衡量AI作为真正研究伙伴的潜力。 • 包含65个来自真实科学场景的前沿研究问题,覆盖35个AI研究领域(如模型架构、强化学习、AI伦理等)。 • 双重评估框架:结合专家设计的多维打分规则(rubric)与自动化事实验证,全面衡量洞见质量与引用准确性。 • 数据采集严格,聚焦实验室讨论、顶级AI研究者访谈与科学论坛,确保问题高度原创且具挑战性。 • 评测显示AI系统在开放式咨询类问题表现最佳,支持其作为创新研究构思伙伴的定位,远非单纯信息检索工具。 • 研究表明,高引用覆盖率不必然等同于高研究价值,真正有价值的研究往往源于跨领域综合与创造性推理。 • 开源项目,支持快速环境搭建与自定义模型响应评测,助力科研团队追踪AI研究系统最新能力与瓶颈。 • 详细评测结果揭示主流系统在覆盖率、事实忠实度、引用基础性上的差异,为未来系统优化提供方向。 深度评测前沿AI研究系统,精准捕捉创新与可靠性之间的微妙平衡。 了解详情🔗github.com/GAIR-NLP/ResearcherBench 网闻录 ResearcherBench:专为深度AI研究系统设计的前沿科学问题评测基准