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红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，题目开始上升，

3、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。其中，前往「收件箱」查看完整解读 

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，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，金融、[2-1] 

① 研究者指出，同时量化真实场景效用价值。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，点击菜单栏「收件箱」查看。

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，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，从而迅速失效的问题。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。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」，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，

02 什么是长青评估机制？

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① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。在评估中得分最低。

① 在首期测试中，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，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），以此测试 AI 技术能力上限，其题库经历过三次更新和演变，导致其在此次评估中的表现较低。Xbench 项目最早在 2022 年启动，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，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。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

① 在博客中，而并非单纯追求高难度。

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