PaperBench:OpenAI开源AI智能体评测基准,8316节点精准考核复现能力

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💻 「学术圈地震!OpenAI放出论文复现「照妖镜」,8316项测试让AI原形毕露」

大家好,我是蚝油菜花。当ChatGPT还在用漂亮话应付论文提问时,这个来自OpenAI的核弹级评测框架,正在用显微镜级标准检验AI的真实学术能力!

你是否也遭遇过这些AI幻觉暴击:

  • 📜 让AI解释论文创新点,结果把参考文献编成科幻小说
  • 💻 代码生成看似完美,一运行直接内核崩溃
  • 📊 实验数据漂亮得不像话,查原始论文发现全是虚构...

今天解密的 PaperBench ,正在重定义AI能力评估!这个包含8316个评分节点的「学术CT机」:

  • ✅ 从理论理解到实验复现,全程自动化追踪每个细节
  • ✅ 用Docker容器锁死测试环境,杜绝「本地能跑」式作弊
  • ✅ 轻量版+完整版双模式,既适合快速验证也支持深度调优

已有团队用它发现GPT-4在长期任务规划上的致命缺陷------你的AI模型准备好接受学术级「压力测试」了吗?

🚀 快速阅读

PaperBench是OpenAI开源的AI智能体系统性评测框架。

  1. 功能:通过复现学术论文全流程,评估智能体的理论理解、代码实现和实验执行能力。
  2. 技术:采用层次化评分树和自动化评分系统,在标准化Docker环境中确保测试一致性。

PaperBench 是什么

PaperBench是专为评估AI智能体复现学术论文能力设计的开源基准测试。它要求智能体完成从论文理解、代码开发到实验执行的全流程任务,通过8316个精细化评分节点全面量化智能体的学术实践能力。

评测结果显示,当前主流AI模型在复杂任务规划和长期执行方面仍显著落后人类专家。该框架采用Docker容器统一测试环境,并开发了基于大模型的自动评分系统,其评分结果与人类专家评估具有高度一致性。

PaperBench 的主要功能

  • 全流程评估:覆盖论文理解、代码实现、实验执行完整复现链条。
  • 自动化评分:8316节点层次化评分树结合大模型自动评分。
  • 环境标准化:Ubuntu 24.04 Docker容器保证测试一致性。
  • 资源可控:限制GPU和API使用,确保评估反映真实能力。
  • 轻量级变体:提供简化版评估方案降低参与门槛。

PaperBench 的技术原理

  • 任务模块:定义理论解析、代码生成、实验执行三类核心任务。
  • 评分体系:树状结构细分8316个评分节点,自动评分系统经人类专家校准。
  • 容器化隔离:基于Docker的测试环境配备A10 GPU和可控API访问。
  • 智能体配置:支持SimpleAgent/IterativeAgent等不同工作模式对比研究。

如何运行 PaperBench

系统要求

  • Python 3.11(3.12未测试,3.13会破坏chz组件)

安装依赖

bash 复制代码
for proj in nanoeval alcatraz nanoeval_alcatraz; do
    pip install -e project/"$proj"
done

可用评测集

资源


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