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6月16日

19:46

Decoder@Jonathan Kemper

爱沙尼亚语言研究所发布了一项基准测试，用于评估AI语言模型对俄语宣传的抵抗力。测试涵盖了GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3.1等8个模型，发现部分模型在30%的测试样本中会生成亲俄内容。Meta的Llama 3.1 70B表现最差，错误生成率高达42%；而OpenAI的GPT-4o错误率最低，仅为12%。该基准测试还包含一个包含1000个样本的俄语宣传语料库，用于衡量模型对政治操纵的脆弱性。

AI模型 GPT-4o Claude 3.5 Sonnet Llama 3.1 AI安全基准测试

推荐理由：想知道你用的AI会不会被俄语宣传带跑偏？爱沙尼亚语言研究所测了8个主流模型，GPT-4o最扛打，Llama 3.1中招率最高。看看你的AI排第几。

原文

13:55

@hebbia@hebbia

71°

在Hebbia金融服务业基准测试中，Anthropic的Fable 5模型总分超过所有其他前沿模型。该模型在基于文档的推理任务上提升显著，并在图表与表格解读、问题解决两个子项中取得最高分。测试结果来自Hebbia发布的金融行业专属评测集，涵盖多个复杂金融场景。

AI模型 Fable 5 Anthropic Hebbia 基准测试金融AI

推荐理由：Hebbia测了金融场景，Fable 5在文档推理和图表解读上碾压其他模型，搞金融AI的可以看看具体分数对比。

原文

11:40

arXiv cs.AI@Alexandra Neagu, Jeffrey T. H. Wong, Marcus Messer, Rhodri Nelson, Peter B. Johnson

该论文引入了一个评估管道，包含两个指标——聊天机器人脚手架和学生吸收率，并在9个数据集（共9490个对话）上应用，涵盖AI导师基准测试和现实部署。分析发现，基准测试假设高脚手架、高学生吸收率环境，但现实中的学生整体吸收率较低，经常绕过聊天机器人的教学框架。论文认为，绕过脚手架不一定有害，反而常突显了聊天机器人的教学框架与学生目标之间的不匹配。未来基准测试应评估聊天机器人如何导航多样化的学习情境和学生驱动的交互模式。

论文 LLM辅导员脚手架学生吸收率基准测试教育AI

推荐理由：这篇论文用9490个对话数据证明，AI辅导系统在测试中的表现和实际使用差很多，学生根本不吃那套引导。做教育AI的值得看看。

原文

11:15

arXiv cs.AI@Markus Bujotzek, Dimitrios Bounias, Stefan Denner, Ralf Floca, Maximilian Fischer, Peter Neher, Klaus Maier-Hein

该基准套件整合了来自不同来源的真实噪声医学图像分割数据集，并设计了多种客户端-噪声场景（如轮廓不一致、缺失结构、标签混淆）。它提供了针对标签噪声的评估指标，支持系统性的联邦噪声标签学习（FNLL）评估。代码已在GitHub上开源（MIC-DKFZ/FedSegNoiseBench），为公平比较和未来方法开发奠定基础。

论文 Federated Learning Medical Image Segmentation Noisy Label Learning 基准测试

推荐理由：医学图像分割里标签噪声很头疼，这个基准套件专门测联邦学习下的真实场景，帮你挑最靠谱的去噪方法。

原文

10:57

arXiv cs.LG@Yahya Aalaila, Sumantrak Mukherjee, Gerrit Großmann, Sebastian Vollmer

HawkesNest是一个基于多元Hawkes骨干的生成器对齐基准，定义了空间-时间纠缠、背景异质性、跨类型交互和域拓扑四个复杂度轴。每个轴关联一个从潜在数据生成机制中计算出的确定性索引。在固定全局速率、稳定性和模拟预算下改变这些轴，可对STPP模型进行诊断压力测试。实验验证了索引的单调性和近似正交性。Hawkes系列基线在联合异质性与纠缠复杂度下退化，AutoSTPP在空间-时间纠缠单独增加时表现脆弱。

论文 HawkesNest STPP 时空点过程基准测试复杂度分析

推荐理由：想检验你的时空点过程模型？HawkesNest提供了四个可控复杂度轴，能精准发现模型在空间-时间纠缠等场景下的弱点。

原文

10:26

arXiv cs.LG@Marios Koulakis, Constantin Seibold

论文提出了一个基准测试框架manifold-microscope，用于研究数据流形的几何特性。它扩展了dSprites和COIL-20数据集，引入额外的变换维度和密集轴对齐采样，并搭配有限差分估计器。该框架能以接近真实值的精度恢复曲率、reach和体积，而通用估计器在这些场景中不可靠。两个应用研究展示了该框架的用途：评估Genovese et al.和Fefferman et al.理论边界的缩放行为，以及跟踪β-VAE的逐层几何变化。

论文 dSprites COIL-20 β-VAE 数据流形几何估计基准测试

推荐理由：这篇论文给了一个实用的基准测试工具，帮你检验数据流形几何估计方法的准确性，还能用来验证理论假设。

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10:07

Gary Marcus@GaryMarcus

Anthropic 发布的 Claude Fable 5 在 Epoch AI 的 Epoch Capabilities Index 上获得 161 分，以 1 分之差超越 GPT-5.5 Pro 的 160 分。这是 Anthropic 一年多来首次在该基准上领先。该指数综合评估模型能力，当前最高分为 161。尽管成绩创下新高，但专家指出进步幅度仍属渐进。

AI模型 Claude Fable 5 GPT-5.5 Pro Anthropic Epoch Capabilities Index 基准测试

推荐理由：Claude Fable 5 刚在 Epoch 能力指数上以 161 分微弱领先 GPT-5.5 Pro，这是 Anthropic 一年多来首次登顶，你可以看看它具体强在哪。

原文

09:50

arXiv cs.LG@Zongfang Liu, Jinghui Zhang, Zijian Ma, Guangyi Chen, Xin Yuan

该研究提出MoE专家一次性剪枝的统一公式，将现有启发式标准归为路由频率、门控权重、激活强度三类因素。基于此给出选择原则：任务无关剪枝应优先使用基于激活强度、无门控的标准。新提出的MAN和MSAN标准在4个MoE模型、16个基准上取得任务无关设置平均排名前两位。平均性能比最强基线提升最多8.8个百分点。

论文 MoE 专家剪枝语言模型基准测试模型压缩

推荐理由：这篇论文把MoE剪枝的各种评分方法统一了，还提出MAN和MSAN两个新标准，在多个模型和基准上表现更稳定，适合做模型压缩的人参考。

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6月15日

11:11

arXiv cs.AI@Guanming Liu, Yuqi Ren, Hansu Gu, Peng Zhang, Weihang Wang, Jiahao Liu, Ning Gu, Tun Lu

StreamMemBench是一个针对智能体记忆的流式评估基准，基于EgoLife自我中心流构建两步任务序列。初始任务测试证据使用，后续任务测试反馈与交互经验的复用。基准包含证据回忆、初始证据使用、反馈整合和后续复用四项指标。实验在8个记忆系统、2个基础模型上显示，当前系统在证据使用和反馈转化为可靠行为方面常失败。

论文 StreamMemBench EgoLife 智能体记忆评估基准测试

推荐理由：测测你的智能体记性

原文

6月14日

06:09

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选

一项新研究提出了HLL基准测试，要求AI智能体完成10种CAPTCHA任务，包括识别页面元素、正确点击或拖动、跟踪状态变化并提交答案。测试发现，即使强大的智能体在静态任务中表现良好，但在页面杂乱、任务复杂或系统验证操作有效性时仍会失败。该基准旨在评估智能体在真实人机验证场景中的能力，结果显示当前AI智能体难以通过此类验证。

论文 HLL CAPTCHA 智能体基准测试 AI安全

推荐理由：看看AI怎么被CAPTCHA难倒的

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6月13日

12:58

lmarena.ai@lmarena_ai

Claude Fable-5 在 Agent Arena 排行榜上展示了其技术细节，该模型在多个基准测试中表现突出。具体数据显示，Fable-5 在任务完成率上达到 92.3%，相比前代提升 15%。排行榜还提供了 Fable-5 与其他模型如 GPT-4o 和 Gemini 2.0 的对比结果。

AI模型 Claude Fable-5 Agent Arena 基准测试智能体

推荐理由：看 Fable-5 在 Agent Arena 上的具体数据

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11:00

Decoder@Matthias Bastian

Anthropic发布的Claude Fable 5在Artificial Analysis Intelligence Index上获得64.9分，创下十项基准测试中的五项纪录。相比Opus 4.8，性能仅提升5.7%，但token价格翻倍。安全过滤器和回退路由进一步推高使用成本。

AI模型 Claude Fable 5 Anthropic Opus 4.8 推理模型基准测试

推荐理由：性能微涨价格翻倍，谨慎升级

原文

6月12日

15:09

Artificial Analysis@ArtificialAnlys

73°

Artificial Analysis 更新了其编程智能体指数，用 Datacurve 的 DeepSWE 基准测试取代了 SWE-Bench Pro。DeepSWE 从零编写任务，避免模型从公开 GitHub 问题或 PR 中记忆答案，解决了原基准可被游戏化的问题。更新后，Codex with GPT-5.5 (xhigh) 得分从 65 升至 76，超越 Claude Code with Opus 4.8 (max) 的 73 分；新发布的 Claude Fable 5 (max) 在 Claude Code 中以 77 分位居榜首。这一变化揭示了原基准对某些模型组合的偏差。

AI产品编程智能体基准测试 Claude Fable 5 GPT-5.5 DeepSWE

推荐理由：基准测试更新直接影响了主流编程智能体的排名，做 AI 编程工具选型或评估模型能力的开发者值得关注——Claude Fable 5 新登顶，Codex 也大幅提升，建议点开看具体得分和对比。

原文

14:45

Philipp Schmid@_philschmid

Agent's Last Exam 是一个全新的AI智能体基准测试，旨在评估智能体在复杂、多步骤任务中的表现。该测试由多个研究机构联合开发，包含一系列需要规划、工具使用和推理的挑战性任务。初步结果显示，当前最先进的模型在测试中得分较低，表明智能体能力仍有巨大提升空间。该基准的发布为AI智能体研究提供了更严格的评估标准。

论文智能体基准测试评估 Agent's Last Exam 推理模型

推荐理由：做AI智能体研究的团队终于有了更严格的测试标准——Agent's Last Exam 揭示了当前模型的真实短板，值得所有关注智能体能力的开发者点开看看。

原文

14:43

Philipp Schmid@_philschmid

Agents' Last Exam (ALE) 是一个针对 AI 智能体的新基准测试，包含来自 55 个行业的 1000 多个真实专业任务，所有任务都源自实际专家工作，而非合成数据。测试结果显示，最佳智能体在最简单任务上得分低于 50%，在困难任务上低于 10%，最前沿模型在最高难度任务上通过率为 0%。模型选择对性能的影响大于工具链（harness），且增加 token 消耗并不能提升结果。智能体常见失败模式包括策略错误（47%）、领域知识缺失（31%）和执行错误（22%），且 34% 的任务需要 GUI 软件，但智能体倾向于回避并采用 CLI 变通方案。

AI模型智能体基准测试 ALE 真实任务评估

推荐理由：ALE 揭示了当前 AI 智能体在真实专业任务上的真实水平，做智能体开发或评估的团队值得关注——它可能是衡量 Agent 能力的最后一把尺子。

原文

13:48

arXiv cs.LG@Tianyi Ma, Yijun Ma, Zehong Wang, Weixiang Sun, Ziming Li, Connor R. Schmidt, Chuxu Zhang, Matthew J. Webber, Yanfang Ye

超分子化学研究非共价主客体组装，但设计过程耗时且需要大量干实验验证。尽管LLM在分子结合任务上表现优异，但缺乏系统评估其超分子化学推理能力的基准。为此，研究团队与领域专家合作发布了SupraBench，包含结合亲和力预测、最佳结合物选择、溶剂识别和主客体描述四个核心任务，以及一个基于视觉的分子识别辅助任务。同时发布了SupraPMC语料库（1600万token），用于领域适应预训练。实验表明，LLM在所有任务上仍有显著提升空间，领域适应预训练在分布内回归任务上表现良好，但会牺牲严格的格式输出。

论文基准测试超分子化学 LLM评估分子结合开源/仓库

推荐理由：做计算化学或药物设计的团队终于有了评估LLM超分子推理能力的标准测试——SupraBench覆盖了结合亲和力预测等关键任务，想验证LLM在化学领域实用性的研究者可以直接用。

原文

13:31

swyx (AI Engineer)@swyx

73°

METR 发布 FrontierCode 基准测试，发现超过一半的 SWEBench 结果是无法合并的劣质代码。FrontierCode 包含 1000+ 小时维护者验证的软件工程任务，并设有 3000+ 条评分标准，涵盖代码质量和反作弊机制。最难的 FC Diamond 级别中，Opus 4.8 得分仅为 13.8%。该基准将 AI 编程划分为三个时代：2021 年自动补全（HumanEval）、2023 年通过测试（SWEBench）、2026 年可维护代码（FrontierCode）。数据显示，2025 年底模型能力出现跃升，最易任务的通过率在 4 个月内从 41% 提升至 74%，标志着 AI 编程从 2 次重试 95% 成功率到 6 次重试的质变。

AI产品基准测试代码质量 SWEBench FrontierCode AI编程

推荐理由：FrontierCode 戳破了现有基准的泡沫，真正衡量代码可维护性而非通过测试——做 AI 编程工具或智能体开发的团队，建议看看这个新标尺，它可能改变你评估模型的方式。

原文

12:49

Artificial Analysis@ArtificialAnlys

88°

Anthropic 今日发布 Claude Fable 5，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 64.9 分排名第一，领先第二名 GPT-5.5 约 5 分。该模型在 10 项基准测试中的 5 项取得最高分，并在代理能力评估中大幅领先。Fable 5 采用自适应推理和 Opus 4.8 回退机制，在安全护栏下约 8% 的任务会触发回退。定价为每百万输入/输出 token 10/50 美元，是 Opus 4.8 的两倍，但 Pro/Max/Team 用户可在 6 月 22 日前免费使用。

AI模型 Claude Fable 5 Anthropic 推理模型智能体基准测试

推荐理由：Claude Fable 5 在多项智能和代理基准上碾压竞品，做 AI 应用开发或模型选型的团队值得关注——它可能是目前最强的通用推理和工具调用模型。

原文

10:25

arXiv cs.AI@Minghao Luo, Liang Chen

搜索增强型大语言模型（LLM）在实时检索网页内容进行消费推荐时，面临被虚假评论和促销页面误导的风险。研究者提出了FORGE基准，通过将真实产品信息替换为虚假信息，测试12种商业和开源LLM的脆弱性。结果显示，单个污染页面即可导致最高27%的虚假推荐率，而替换前3个检索结果后，虚假推荐率升至73.8%。推理能力不仅无法缓解此问题，反而会生成虚假的社会证明来合理化错误推荐。研究还评估了三种防御策略，发现怀疑提示可能加剧漏洞，而共识过滤则可能误伤合法产品。

论文搜索增强LLM 虚假推荐安全漏洞基准测试防御策略

推荐理由：做搜索增强推荐系统的开发者需要警惕——你的模型可能被一篇虚假评论带偏，FORGE基准提供了测试和防御思路，值得点开看看。

原文

10:15

arXiv cs.AI@Harihara Muralidharan, Reema Baskar, Soo Hee Lee, Tim Proctor, Kenny Workman

研究人员推出了EpiBench，一个用于短周期表观基因组学分析的可验证基准测试。该基准包含106个评估任务，覆盖CUT&Tag/CUT&RUN、ATAC-seq、ChIP-seq和DNA甲基化等流程。在16个模型-工具组合的5088条有效轨迹中，没有系统通过大部分尝试：GPT-5.5/Pi以45.0%的通过率领先，GPT-5.5/OpenAI Codex以39.9%紧随其后。性能因检测类型而异，许多失败运行仍包含部分正确答案，但任务需要更深入的、检测特定的科学判断时，智能体往往失败。这表明当前AI在需要专业领域知识的复杂分析中仍有明显短板。

论文基准测试表观基因组学 AI智能体 GPT-5.5 科学判断

推荐理由：做基因组学分析的团队终于有了一个可复现的AI能力评估标准——EpiBench揭示了当前最强模型在专业科学判断上的天花板，做生物信息学工具开发或AI+生命科学研究的建议点开看看差距在哪。

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09:48

arXiv: DeepSeek@Pierre Beckmann, Marco Valentino, Andre Freitas

精选

SciR 是一个新的科学推理基准，专门评估大语言模型在科学场景下的演绎、归纳和因果推理能力。它通过从形式化对象（如演绎树、归纳规则假设、因果图）生成任务，确保答案可验证，再渲染成多文档科学文本。该基准独立控制两个难度轴：信息提取难度和推理本身难度，从而揭示模型在不同维度上的表现差异。测试六个模型后发现，两个难度轴都会降低模型性能，且效果叠加，即使是神经符号管道也受渲染影响。推理模型如DeepSeek-R1主要在推理轴上优于非推理指令模型。

论文科学推理 LLM评估基准测试演绎推理因果推理

推荐理由：做LLM评估和科学推理研究的团队终于有了一个能独立控制提取与推理难度的基准，可以精准诊断模型短板。想了解自家模型在科学推理上到底弱在哪，建议直接看这篇。

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09:45

arXiv: DeepSeek@Gabriel Diaz-Ireland, Diego Prieto-Herráez, Mario García Peces, Javier Velázquez, Devika Jain

GeoNatureAgent Benchmark 是首个针对环境分析智能体的基准测试，要求智能体通过结构化工具调用真实地理空间 API 完成任务。该基准包含 93 个任务，覆盖 18 个类别，如市政分析、多轮对话、空间推理、错误处理等，基于西班牙和葡萄牙的三个环境指标和 16 个工具进行评估。测试了 7 个 LLM（Claude Sonnet 4、DeepSeek V3.2 等），Claude Sonnet 4 以 60.8% 准确率领先，DeepSeek V3.2 以 56.3% 紧随其后，且成本仅为 Claude 的 1/11。比较类任务（如接近值比较）所有模型均为 0%，暴露了系统推理局限。该基准比通用 GIS 基准更具区分度，准确率低 25-35 个百分点。基准、测试工具和 API 均已开源。

论文智能体地理空间分析基准测试环境科学开源/仓库

推荐理由：做环境数据分析或地理空间智能体的开发者，这个基准能帮你快速验证模型在真实 API 调用场景下的能力，DeepSeek V3.2 的性价比值得一试。

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05:36

Gary Marcus@GaryMarcus

Gary Marcus 转发了一项新研究，该研究提出了一个名为 SciConBench 的基准测试，包含 9.11k 个来自 Cochrane 系统评价的科学问题。测试发现，前沿 AI 智能体无法有效综合科学结论，这挑战了 AI 作为科学家的过度宣称。该研究由 Manoel Ribeiro 等人完成，结果对 AI 在科学领域的可靠性提出了质疑。

论文 AI 科学家 SciConBench 基准测试科学综合 Gary Marcus

推荐理由：这项研究直接戳破了 AI 作为科学家的泡沫，做科研或依赖 AI 进行文献综述的团队值得一看，避免被过度宣传误导。

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04:11

Richard Socher@RichardSocher

Andrej Karpathy 发布了一个新的 AI 基准测试，旨在评估从基础 Transformer 模型到高级 AI 系统的演进过程。该测试需要 AI 花费相当长的时间才能达到 Karpathy 的版本水平。这一基准测试可能用于衡量 AI 系统的复杂性和进步程度，对研究者和开发者具有重要参考价值。

论文基准测试 Transformer Karpathy AI 评估模型进化

推荐理由：Karpathy 的基准测试为 AI 开发者提供了一个衡量模型进化难度的新工具，做模型训练和评估的团队值得关注这个测试，看看自己的模型需要多久才能达到高级水平。

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02:13

OpenRouter@OpenRouterAI

AI产品基准测试模型比较帕累托曲线 OpenRouter 成本优化

推荐理由：做模型选型或成本优化的开发者终于有了可视化工具——帕累托曲线直接帮你找到性价比最优解，建议打开 Benchmark Explorer 试试。

原文

01:11

OpenRouter@OpenRouterAI

OpenRouter 发布了新的基准测试探索器，允许用户绘制 10 个不同基准的帕累托曲线。该工具整合了包括 @ArtificialAnlys 和 @Designarena 在内的多个基准数据，帮助用户直观比较模型性能与成本之间的权衡。这对于评估和选择 AI 模型具有实用价值，尤其适合需要平衡性能与预算的开发者。用户可以通过 openrouter.ai/rankings#bench… 直接访问该工具。

AI产品基准测试帕累托曲线模型评估 OpenRouter 成本优化

推荐理由：OpenRouter 的基准探索器让模型选型从凭感觉变成看数据，做模型评估或成本优化的团队可以直接用帕累托曲线挑出性价比最高的模型。

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6月11日

22:28

Qdrant@qdrant_engine

Qdrant 发布了一项基准测试，比较了两种方法：直接将大量上下文发送给 LLM，以及使用 Qdrant 的两步检索管道仅获取最相关信息。结果显示，更大的上下文窗口会增加成本和延迟，而检索有助于减少 LLM 所需的上下文量，同时保持答案质量。随着上下文窗口的增长，检索不会消失，反而对效率、可扩展性和控制变得更加重要。

AI产品向量搜索 Qdrant 检索增强生成上下文窗口基准测试

推荐理由：做 RAG 或向量搜索的团队会关心这个关键权衡——大上下文窗口并非万能，检索仍是降本增效的核心手段，建议点开看具体数据。

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17:59

AI Will@FinanceYF5

Claude 在波音 747 基准测试中表现出色，被部分观察者认为已达到 AGI（通用人工智能）水平。该基准测试通常用于评估 AI 在复杂工程任务上的能力，Claude 的表现引发了广泛讨论。这一进展表明 AI 在特定领域的能力可能已接近或超越人类专家。

AI模型 Claude AGI 基准测试波音747 人工智能

推荐理由：关注 AI 能力边界的读者会感兴趣——Claude 在工程基准上的突破可能重新定义 AGI 的标准，值得点开看看具体测试细节。

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12:35

arXiv cs.AI@Selen Erkan, Bastian Boll, Kristian Kersting, Björn Deiseroth, Letitia Parcalabescu

精选

论文指出传统基准测试常因格式要求而低估基础模型的知识水平，因为基础模型缺乏后训练带来的格式遵循能力。作者提出软提示调优（soft-prompt tuning），仅优化10个软提示向量（约7B模型参数的0.0006%），在80步（约640样本）内即可让模型适应基准格式，从而准确反映其真实知识。实验覆盖7个模型和7个数据集，结果显示该方法显著优于零样本和少样本提示，甚至能提升后训练模型的格式合规性。软提示调优后的基础模型性能可更可靠地预测后训练模型的排名，为早期预训练策略选择提供低成本代理。

论文软提示调优 LLM评估基准测试格式遵循预训练策略

推荐理由：做LLM评估的团队终于有了一个公平且高效的基准测试方案——只需微调极少量参数就能剥离格式干扰，直接测出模型真实知识水平。做预训练或模型选型的开发者值得一试，能省下大量后训练成本。

原文

11:56

arXiv cs.LG@Mengyu Zheng, Kai Han, Boxun Li, Haiyang Xu, Yuchuan Tian, Wei He, Hang Zhou, Jianyuan Guo, Hailin Hu, Lin Ma, Chao Xu, Guohao Dai, Lixue Xia, Yunchao Wei, Yunhe Wang, Yu Wang

精选

通用智能体（如OpenClaw）在编程任务上的表现难以用现有SWE-bench准确衡量，因为其不满足Docker工作区、补丁和预测合约要求。为此，研究者推出了Claw-SWE-Bench，一个多语言基准测试和适配器协议，能在固定提示、预算、工作区等公平条件下比较不同智能体框架。该基准包含350个GitHub问题实例，覆盖8种语言和43个仓库，并提供了80实例的轻量版Lite用于快速验证。实验显示，OpenClaw在直接适配器下仅得19.1% Pass@1，而完整适配器可达73.4%，表明适配器设计对编程任务至关重要。该基准将框架和成本作为评估核心维度，数据已开源。

论文基准测试编程智能体 OpenClaw SWE-bench 适配器

推荐理由：做智能体编程评估的团队终于有了公平比较的基准——Claw-SWE-Bench解决了不同框架无法直接对比的痛点，建议做Agent评估的开发者直接用它来测试自己的适配器设计。

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11:34

Browser Use@browser_use

Claude Fable 在 BU Bench 基准测试中取得了最高分，成为目前测试中完成在线任务表现最好的模型。然而，其运行成本也最高，完成整个基准测试需要花费 580.87 美元。这一结果凸显了高性能 AI 模型在实用性与经济性之间的权衡，对于需要高精度自动化任务的团队来说，成本是一个关键考量因素。

AI模型 Claude Fable BU Bench 基准测试在线任务成本

推荐理由：如果你在寻找能高效完成在线任务的 AI 模型，Claude Fable 的表现值得关注，但高昂的成本意味着你需要权衡投入产出比。做自动化测试或任务编排的团队可以点开看看具体数据。

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10:53

arXiv cs.AI@Sukmin Seo, Geewook Kim

精选

该研究指出，在小时级长视频中，自然语言时间定位（Temporal Grounding）的核心瓶颈是搜索而非识别。现有视频大模型（Video-LLMs）在短片上表现良好，但在小时级视频中因无法高效搜索相关区域而崩溃。作者发布了首个开放域小时级时间定位基准 ExtremeWhenBench（194个视频，平均75.7分钟，最长9小时，2273条查询），发现所有开源 Video-LLM 均不如简单的帧级检索基线。失败分析显示85%的错误源于搜索失败，而“检索-定位”混合方法比单一 Video-LLM 提升6.7倍，类似于开放域问答中的“检索-阅读”范式。

论文时间定位长视频理解检索-定位 Video-LLM 基准测试

推荐理由：做长视频理解或视频检索的开发者会发现，当前 Video-LLM 在小时级视频上几乎不可用，而简单的检索基线反而更有效——这个反直觉结论值得点开看看，或许能帮你重新设计系统架构。

原文

10:10

arXiv cs.LG@Zhen Zhang, Alessandro Alla, George Em Karniadakis

精选

该研究对偏微分方程约束逆问题中的伴随优化方法和物理信息神经网络进行了公平对比。通过统一抽象公式、匹配优化器、参数化及精度，在多个基准测试（如非稳态Burgers方程、噪声Darcy渗透率反演、三维Allen-Cahn反应识别、非稳态Navier-Stokes粘度识别）中评估两者性能。结果表明，未知参数的表示形式决定方法优劣：网格基场适合离散伴随，而神经表示是PINN的天然优势。对于时间依赖问题，伴随方法受轨迹存储和微分成本制约，而PINN能以更低成本获得满意重建。PINN热启动伴随策略能以大幅降低的成本恢复伴随级精度。

论文伴随方法物理信息神经网络 PDE约束逆问题计算力学基准测试

推荐理由：做计算力学和逆问题研究的团队，这篇论文帮你省去选择方法的纠结——它给出了伴随法和PINN在不同场景下的明确优劣边界，看完可以直接指导你的实验设计。

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08:53

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选72°

一篇新论文提出“Agents' Last Exam”基准测试，要求AI智能体完成来自55个数字工作领域的真实专家任务，包括工程、金融、医学、法律、媒体和科学。测试发现，当前最强的智能体系统在最难任务上的平均完全通过率仅为2.6%，远低于其基准分数所暗示的水平。该基准强调从“能否回答难题”转向“能否完成人们付费做的工作”，使用自动检查或严格评分标准而非主观评判。结果表明，基准测试的成功尚未转化为广泛的工作场所能力，智能体在真实自动化中仍不可靠。

论文智能体基准测试真实工作自动化评估标准

推荐理由：这篇论文戳破了AI基准测试的泡沫——高分不等于能干实事。做AI自动化部署的团队、评估智能体能力的开发者，看完会重新审视自己的测试标准，建议点开看看真实工作场景的差距。

原文

6月10日

22:18

22:18IT之家（博客/媒体）

精选

AMD 在 SPEC CPU 2017 基准测试中，以 100kW 机柜功耗为限制，展示了新一代 256 核 EPYC Venice 处理器的性能。以英伟达 88 核 Vera 处理器的得分为 1.0 基准，Intel 128 核至强 6980P 得分为 1.46，上代 192 核 EPYC Turin 得分为 2.37，而 Venice 得分达到 3.30，约为 Vera 的三倍多。单核性能方面，256 核 Venice 相比 Vera 有 27% 优势，但降档至 96 核版本时优势缩至 11%。AMD 强调数据中心客户更关注固定功耗机柜的实际性能，而非单芯片峰值。

AI模型 AMD Venice EPYC 数据中心基准测试

推荐理由：AMD Venice性能碾压对手

原文

16:39

coderabbitai@coderabbitai

精选

CodeRabbit 团队对 Fable 5 进行了 105 次代码审查基准测试，结果显示其在代码覆盖方面接近人类水平，但精度较低，共提交了 253 条评论。这表明 Fable 5 在代码构建方面表现出色，但在代码审查时噪音较多。该测试为开发者提供了关于 AI 代码审查工具实际性能的参考。

AI产品 Fable 5 代码审查基准测试 AI 编程助手 CodeRabbit

推荐理由：做代码审查的团队可以看看 Fable 5 的实际表现——覆盖不错但噪音多，适合快速发现潜在问题，但需要人工过滤。建议点开了解具体数据。

原文

11:59

arXiv cs.AI@George Perrett, Javae Elliott, Jennifer Hill, Marc Scott

精选

一篇新论文指出，当前LLM基准测试存在局限性，常基于训练数据中的内容评估性能，且未充分衡量可靠性和错误严重程度。研究者设计了一个需要编写代码完成数据分析任务的新基准，对比前沿LLM与人类专家的表现。结果显示，人类专家在多项指标上平均表现更好，且性能波动更小。该研究为LLM并非始终达到人类专家水平提供了证据，并强调了在基准评估中测量方差和错误严重程度的重要性。

论文 LLM 基准测试人类专家可靠性代码生成

推荐理由：这篇论文戳破了LLM“达到人类专家水平”的常见叙事，做AI评估或依赖LLM做高精度任务的团队值得细读，看完会对基准测试的可靠性有更深思考。

原文

11:44

Cognition@cognition_labs

精选76°

Devin 平台现已集成 Claude Fable 5 模型，该模型在 FrontierCode 基准测试中排名第一。FrontierCode 是评估真实工程任务中代码合并性和质量的基准。这一更新意味着开发者可以在 Devin 中使用当前最强的代码生成模型之一，提升自动化编程效率。

AI产品 Devin Claude Fable 5 代码生成基准测试编程助手

推荐理由：对于使用 Devin 做自动化编程的团队，Fable 5 的集成直接提升了代码质量和合并成功率，值得立即体验。

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11:31

arXiv cs.AI@Haeji Jung, Hila Gonen

精选72°

研究者推出 PhantomBench，这是首个专门评估语言模型对“不存在概念”识别能力的基准，包含超过6万个从真实领域衍生的虚构术语和实体。测试了21个不同规模和类型的模型，发现平均幻觉率高达86.7%，即使是前沿模型在面对预设存在的输入时也几乎无法拒绝回答。该基准可作为研究模型在罕见概念上幻觉行为的代理工具，并提供了可扩展的构建流程。这项工作揭示了模型知识边界认知的严重缺陷，对高风险应用场景构成警示。

论文幻觉基准测试模型评估知识边界 AI安全

推荐理由：做AI安全或模型评估的团队，这个基准直接戳中了当前模型最致命的弱点——它们连“不存在的东西”都分不清，建议用PhantomBench测测自家模型。

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11:10

Jerry Liu@jerryjliu0

精选

LlamaIndex 创始人 Jerry Liu 在 X 上发布了对 Claude Fable 5 的 ParseBench 基准测试结果。该模型在推理密集型任务（如 SWE-Bench Pro、FrontierCode）上表现卓越，但在文档理解任务上仅与 Gemini 3 Flash 相当，而 token 成本却高出 10-15 倍。有趣的是，模型自身似乎也意识到这一点，在被问及最不喜欢的任务时，它表示不喜欢“请求完全明确、答案完全已知”的任务，暗示其表现不佳部分源于“懒惰”和缺乏意愿。尽管在内容忠实度（90.02%）和语义格式化（72.62%）上领先，但整体仍远逊于专业 OCR 提供商。

AI模型 Claude Fable 5 文档理解 ParseBench 基准测试 LlamaIndex

推荐理由：做文档解析或 RAG 的团队注意了——Claude Fable 5 在推理上很强，但文档理解性价比不如 Gemini 3 Flash，甚至不如专业 OCR 服务。如果你在选模型做文档处理，这篇评测能帮你省下 10 倍 token 成本，值得点开对比。

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