xbench评测集正式开源

主要观点总结

文章介绍了xbench的推出背景、关键特点、评测集、例题分析以及开放参与的相关细节。xbench是一款致力于量化AI系统在真实场景的效用价值，采用长青评估机制的AI基准测试。文章涵盖了xbench的推出背景、两个评测集xbench-ScienceQA和xbench-DeepSearch的特点、例题分析以及欢迎参与的方式。

关键观点总结

关键观点1: xbench的推出背景

随着AI的快速发展，需要一款能够量化AI系统在真实场景表现的工具，xbench应运而生。

关键观点2: xbench的两个评测集xbench-ScienceQA和xbench-DeepSearch的特点

xbench-ScienceQA主要针对STEM学科的评估，而xbench-DeepSearch则衡量AI Agent的深度搜索能力。两者都采用了严格的出题和验证流程，确保题目的质量和准确性。

关键观点3: 例题分析

文章提供了ScienceQA和DeepSearch的例题分析，展示了题目的难度和评估标准。

关键观点4: 开放参与的方式

号召评测爱好者、模型或Agent开发者参与xbench的建设和评测，提供反馈意见。同时，通过邮件联系开放xbench-Profession-Recruitment和xbench-Profession-Marketing的提测。

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