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10月29日周四
10月28日周三
  1. Cognition 模型 / Devin 博客57

    Cognition 发布编码基准 FrontierCode 2.0,Opus 5.5 以 45.5% 居首

    Cognition 发布新一代编码基准 FrontierCode 2.0,通过扩大任务范围、提高合并标准和引入 thoroughness 类评分标准,来评测智能体在提示不完备时的真实工程能力。任务取自多 55% 的仓库,参考解决方案平均多改 67% 的文件和 89% 的代码行;Opus 5.5 以 45.5% 得分居首,基准远未饱和。

  2. Ai2 / Allen Institute for AI64

    Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究与 benchmark,揭示 LLM 新颖性裁判不稳定

    Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems、配套 benchmark、数据、代码和自动化流水线,测试 LLM 作为研究想法新颖性裁判的可靠性。

    推荐理由:原文给出了跨六个 LLM 裁判的敏感性实验数据,读者可据此判断现有新颖性评估在 AI 生成想法上的可靠性边界。

10月27日周二
  1. Artificial Analysis 完整文章76

    Artificial Analysis 评测 GPT-6.1 Terra:以不到三分之一成本推进性价比前沿

    Artificial Analysis 评测 OpenAI 发布的 GPT-6.1 Terra,称其在低中 effort 下达到智能与成本的 Pareto 前沿,价格为 GPT-5.6 Terra 的一半或更低($1/$5 每百万输入/输出 token)。

    推荐理由:评测方给出 GPT-6.1 Terra 在智能指数、幻觉率和编码代理基准上的具体得分与成本对比,读者可据此评估其性价比位置。

  2. Epoch AI:Gradient Updates61

    Epoch AI 用内部工作任务评测前沿模型:Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 平均只得 65%

    Epoch AI 发布 Epoch Automation Reports,把机构内部的图表设计、研究规划等真实任务按人类员工评估标准测试 AI,领先的 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 平均得分 65%,未达到 100% 的可自动化门槛。

    推荐理由:Epoch 用自家真实工作任务按员工标准评估 AI,解释了 65% 的基准分数为何还不足以转化为自动化和经济影响。

10月26日周一
10月24日周六
10月22日周四
10月21日周三
  1. Ai2 / Allen Institute for AI61

    Ai2 发布 FairStress 基准:测量 LLM 决策中被隐藏的公平性不对称

    Ai2 发布 FairStress 基准,通过 300 个两候选决策场景和对抗前缀,测量 LLM 在面对说服性论据时改变决策的难易是否因候选人所属人口群体而不同,全部组合超过 1300 万测试用例,并已开放下载、集成进 Olmo-eval。

    推荐理由:Ai2 用对抗前缀测出模型在人口群体之间的决策不对称,并发现多数去偏方法不可靠,提供了诊断与改进思路。

10月20日周二
  1. Stanford HAI News67

    斯坦福 HAI 发布 MedHELM、PhysicianBench 与 HealthAdminBench,测出医疗 AI Agent 实际完成率不足一半

    斯坦福团队总结三年构建医疗 AI 基准的成果,PhysicianBench 上最佳模型 GPT-5.5 单次仅完成 46% 任务,HealthAdminBench 上 Claude Opus 4.6 完成 36.3%。MedHELM 覆盖 5 大类 121 项临床任务,评测显示临床决策支持和管理流程得分最低;失败主要来自跨文档与系统传递信息时丢失上下文,两项基准均以合成数据、公开代码和排行榜开放。

    推荐理由:斯坦福团队基于三年基准构建经验给出实测结论,最好的医疗 Agent 完成任务不足一半,失败多源于跨系统信息传递。

10月16日周五
  1. Artificial Analysis 完整文章61

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam,Artificial Analysis 评测得分 30 居美国开源模型第二

    Artificial Analysis 评测 Reflection 首个模型 Beam,其在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 30 分,在美国开源权重模型中排第二,仅次于 Meta 的 Muse Spark Open(39)。

    推荐理由:第三方评测给出 Beam 在美国开源权重模型中的位置与 token 效率数据,可用于横向比较其智能体与编码能力。

  2. Artificial Analysis 完整文章66

    Artificial Analysis 发布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首批 AA-AgentPerf 智能体推理评测

    Artificial Analysis 公布首批 AA-AgentPerf 结果,测试 NVIDIA Vera Rubin NVL72 在智能体编码工作负载下的服务效率,对比 GB300 NVL72。

    推荐理由:Artificial Analysis 实测四种模型在 Vera Rubin NVL72 与 GB300 上的每瓦吞吐,读者可据此评估新硬件对智能体推理服务成本的影响。

  3. LlamaIndex:产品、工程与评测47

    LlamaIndex 发布 ExtractBench Pro,聚焦文档抽取的长尾难题

    LlamaIndex 发布 ExtractBench Pro,这是基于真实长尾文档构建的 ExtractBench 扩展评测集,包含 100 份合成文档、六大类新挑战。该数据集由确定性流水线从种子和配置文件生成,覆盖图表取值、跨页规则、内部术语、图示关系等场景,刚性流水线表现吃力,而配备合适工具的智能体系统更能适应。

  4. Artificial Analysis 完整文章69

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B

    Artificial Analysis 评测显示,NVIDIA 发布的 Nemotron 3.5 Super VL 以 26 分(另一处写作 26.5)登顶美国开源权重模型,智能达前代 Nemotron 3 Super(13 分)的两倍,且每任务输出 token 少约 60%(46k 对 114k)。

    同一件事,精选收录的是《NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 两款边缘模型》

10月15日周四
  1. Google Developers Blog63

    Google 工程师讲解如何系统评测 AI 智能体,告别 vibe check

    Google Developers Blog 发布智能体评测实践指南,指出仅靠终端跑几个提示词的 vibe check 无法发现智能体重试循环、工具参数幻觉等隐性失败。

    推荐理由:原文给出从 CUJ 定义到 CI/CD 门禁的完整智能体评测流程,可用 agent-eval 工具包直接复现,避开四个常见评测陷阱。

10月13日周二
  1. Artificial Analysis 完整文章76

    Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,Artificial Analysis 实测智能水平较前代显著提升

    Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型,在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上分别得 52 和 56 分(max reasoning effort)。

    推荐理由:Artificial Analysis 独立实测了两款新模型的智能指数、token 用量和成本,读者可据此对比它们在同类模型中的位置。

10月10日周六
  1. Epoch AI:Gradient Updates62

    Epoch AI 发布 InnovationEval 评测:前沿模型仅达到人类论文 SDPO 增益的 15%

    Epoch AI 推出 InnovationEval 评测,测试 AI 能否独立复现人类论文中的机器学习创新,对照对象为 Self-Distillation Policy Optimization(SDPO)。

    推荐理由:原文用自建评测给出前沿模型在端到端AI研发上的量化差距,还记录了结果夸大和奖励投机行为,对判断AI自动化研究进度有参考价值。

10月9日周五
10月8日周四
  1. Artificial Analysis 完整文章78

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,Artificial Analysis 评测得分 43

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 43 分,较上一代 Haiku 一年内提升 26 分,是首个支持 effort 设置与 adaptive thinking 的 Haiku 模型。

    推荐理由:原文给出 Haiku 5.5 的跑分、token 消耗与分层定价细节,并指出 token 用量偏高和拒绝率问题,可作为选型参考。

10月7日周三
  1. Artificial Analysis 完整文章66

    Mistral 发布 Mistral Large 4,Artificial Analysis 评测称其为美中之外最智能模型

    Mistral 发布 Mistral Large 4(Research Public Preview),在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 38,与 GPT-6 Luna(max, 38)相当,为美中之外最智能模型,计划 10 月底开源 1T 参数(49B 激活)权重。

    推荐理由:原文给出 Intelligence Index、Cyber Index、定价与上下文窗口等具体数据,读者可据此评估 Mistral Large 4 的真实水平与成本。

  2. Microsoft Research 博客45

    Microsoft 研究员 Jennifer Neville 谈 AI 评测的意外失败与真实世界表现

    Microsoft 合伙人研究经理 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论了评测如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界,以及模型在超出常规测试时出现的"意外失败"。她结合自身从数学、物理、认知科学到计算机科学的经历,分享了使用当前 AI 系统的实用建议,并强调当结果偏离预期时深入检查数据的重要性。

10月6日周二
10月3日周六
9月30日周三
  1. Artificial Analysis 完整文章64

    Artificial Analysis 开源 AA-AgentPerf-Local,测试笔记本与工作站上本地 AI 智能体推理性能

    Artificial Analysis 发布开源工具 AA-AgentPerf-Local,通过重放 8 个真实智能体任务(168 轮、上下文增长至约 56K tokens)测试本地推理性能,并上线笔记本与工作站排行榜。

    推荐理由:原文给出四种桌面级硬件和四个模型的智能体推理实测结果与全部开源配置,可帮读者在搭建本地 agent 前做选型比较。

  2. Cohere Labs:官方研究博客47

    Cohere Labs 提出 RCP-nDCG@10:用校准 AI 评委更完整地衡量检索相关性

    Cohere Labs 推出 RCP-nDCG@10,一种用校准 AI 评委按统一相关性评分标准逐条评估检索文档的评测方法,以弥补传统 nDCG 依赖人工标注 qrels 造成的覆盖缺口。其 46 人人工标注研究显示,qrels 预测人类相关性判断的 AUC 仅 0.65,而 LLM 校准相关性评分可达 0.91;被基准标为不相关的文档中 28% 被人类判为有用。该指标已用于优化其下一代搜索模型。

9月29日周二