[控场AI]
基准

GAIA

时间轴 (近 90 天)

10月19日

论文Table 1显示,ARPO(纯文本、无隐空间模式的8B智能体)在GAIA上得38.8分,WebWalker得32.0分,两项均略高于GPT-5.6 Luna。

待验证50%
10月19日

GAIA、WebWalker、HLE与DeepSearchQA评测不同能力:GAIA面向通用AI助手工具调用,WebWalker专注网页导航与多跳检索,HLE是高难度闭卷知识推理考试,DeepSearchQA评测多跳深度检索问答准确率。

待验证50%
10月19日

隐空间模式带来的增量提升为:GAIA从38.8提升至43.7,WebWalker从32.0跃升至42.5。

待验证50%
10月19日

据论文Table 1,HybridAgent 8B在GAIA基准上以43.7分超过GPT-5.6 Luna的37.9分。

待验证50%
10月19日

KnowGPO实验覆盖Xbench、BrowseComp-ZH和GAIA三个基准。

待验证50%
10月19日

GAIA是通用助手式基准,强调多步推理与工具使用的组合;BrowseComp-ZH是中文浏览类基准,侧重在开放网页中定位难以直接检索的事实;Xbench是面向专业领域(含金融、咨询)的深度搜索评测。

待验证50%
10月15日

Agent能力通常通过工具调用准确率、多步任务完成率、指令遵循度等维度衡量,典型基准包括BFCL、τ-bench、GAIA等;Coding能力通过代码生成与修复类基准(如SWE-bench、LiveCodeBench)衡量。

待验证50%
10月14日

评估浏览器智能体通常使用 WebArena、WebVoyager、Mind2Web、GAIA 等公开基准,用真实网站上的多步任务测量端到端成功率和步数效率。

待验证50%
10月11日

SWE-bench 测试自主代码修复能力,GAIA 测试现实世界多步骤任务推理,τ-bench 测试工具调用准确性

待验证50%
10月5日

研究团队在GAIA和SWE-bench Verified两个基准上评估了DeReAct

待验证50%

还有 6 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

待验证

GAIA基准测试由Meta等机构联合推出,专门评估AI系统在真实世界任务中的通用助手能力

90%
待验证

GAIA基准测试由Meta AI和HuggingFace等团队于2023年提出,包含400多个精心设计的问题

85%
待验证

Magentic-One在多个公开基准测试(如GAIA、AssistantBench)上展现了较强的通用任务处理能力

80%
待验证

Manus在GAIA基准测试中取得了领先成绩

80%
待验证

2023年人类在GAIA测试中的平均成功率约为90%,而当时最强的GPT-4在Level 1上仅勉强达到15%

75%
待验证

GAIA(通用AI助手基准)设计了需要多步工具调用才能完成的现实问题

60%
待验证

GAIA、WebWalker、HLE与DeepSearchQA评测不同能力:GAIA面向通用AI助手工具调用,WebWalker专注网页导航与多跳检索,HLE是高难度闭卷知识推理考试,DeepSearchQA评测多跳深度检索问答准确率。

50%
待验证

据论文Table 1,HybridAgent 8B在GAIA基准上以43.7分超过GPT-5.6 Luna的37.9分。

50%
待验证

论文Table 1显示,ARPO(纯文本、无隐空间模式的8B智能体)在GAIA上得38.8分,WebWalker得32.0分,两项均略高于GPT-5.6 Luna。

50%
待验证

隐空间模式带来的增量提升为:GAIA从38.8提升至43.7,WebWalker从32.0跃升至42.5。

50%
待验证

KnowGPO实验覆盖Xbench、BrowseComp-ZH和GAIA三个基准。

50%
待验证

GAIA是通用助手式基准,强调多步推理与工具使用的组合;BrowseComp-ZH是中文浏览类基准,侧重在开放网页中定位难以直接检索的事实;Xbench是面向专业领域(含金融、咨询)的深度搜索评测。

50%
待验证

Agent能力通常通过工具调用准确率、多步任务完成率、指令遵循度等维度衡量,典型基准包括BFCL、τ-bench、GAIA等;Coding能力通过代码生成与修复类基准(如SWE-bench、LiveCodeBench)衡量。

50%
待验证

评估浏览器智能体通常使用 WebArena、WebVoyager、Mind2Web、GAIA 等公开基准,用真实网站上的多步任务测量端到端成功率和步数效率。

50%
待验证

SWE-bench 测试自主代码修复能力,GAIA 测试现实世界多步骤任务推理,τ-bench 测试工具调用准确性

50%
待验证

研究团队在GAIA和SWE-bench Verified两个基准上评估了DeReAct

50%
待验证

SWE-bench和GAIA等基准专门用于衡量模型完成多步骤、跨工具调用任务的能力

50%
待验证

AREX-2 在深度研究类任务上取得成绩:BrowseComp 84.0、HLE 52.6、GAIA 92.2、DeepSearchQA 93.8

50%
待验证

衡量长程任务能力的主流基准包括SWE-bench和GAIA

50%
待验证

智能体评估基准测试套件包括GAIA、AgentBench和SWE-bench

50%

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