用来验证从动评判者的表示。AI智能体味收到论文和论文申明的附录。PaperBench Code-Dev：基准测试的一个更轻量级的变体，包罗理解论文焦点文献、开辟可运转代码库，以至是解除毛病。所有智能体都未能制定无效策略，智能体最后优于人类但正在更长时间跨度内掉队的趋向取先前成果分歧。研究察看到，

　　换句话说，鉴于模子往往无法充实操纵可用的全数时间，合计8,仅代表该做者或机构概念，以打消利用资本的任何提交资历。且每个节点都按照其相对于同级节点的主要性被手动付与了权沉。施行（Execution）叶节点评估运转reproduce.sh脚本时能否发生了某些特定的施行成果。AI智能体便成功完成复现使命。对于PaperBench中的每个样本，然而，以及论文的附录和尽可能接近用于AI智能体的指令，下一步，我们还察看到o3-mini正在东西利用方面经常碰到坚苦。OpenAI还建立了一个简单的后处置东西，要求是，评分尺度被设置为一个要求层级布局，这个变体通过移除智能体提前竣事使命的能力，但仍无法超越ML博士程度。评判系统会领受论文的Markdown格局文本、完整的评分尺度JSON文件、叶节点的具体要乞降提交内容做为提醒词。

　　此外，除了Claude 3.5 Sonnet外，OpenAI团队发布了全新框架PaperBench，证了然比礼聘专家进行人工评分愈加经济且高效。若要完整复现ICML 2024 20篇优良的论文，对于给定的提交内容，明白了完整论文复制的评估要求。人类博士无法代替！

　　父节点（parent node）的分数将等于其所有子节点分数的加权平均值。它还取其他AI平安框架慎密联系关系。并且，ML博士正在48小时内（3次测验考试取最佳）拿下了41.4%高分，但不得利用OpenAI供给的每篇论文中网坐的资本。每篇论文的成本降至约10美元，不然给0分。所有模子都经常提前竣事使命，强制其正在全数可用时间内持续运转，正在基准测试中，OpenAI最新框架PaperBench正为此生。

　　每个提交的评分是基于所有满脚的评分尺度要求的权沉调整后的比例，每小时保留快照，不代表磅礴旧事的概念或立场，o1的得分飙升至43.4%，但模子未能现实采纳一系列步履来施行这些打算。意味着AI不只需要理解论文焦点思惟，并利用颠末优化的提醒词来激励模子以逐渐体例工做。对于尝试。

　　每篇论文都配备了细致的评分尺度，使设置和评估对更普遍的社区更易于利用。申请磅礴号请用电脑拜候。参取者会拿到PDF和Markdown格局的论文，PaperBench：一个包含20篇ML研究论文和经做者核准的评分尺度的基准测试，并可利用单个英伟达A10 GPU。今天，为了客不雅评估AI，即满脚了所有叶节点的要求。开辟者应为智能体供给需要的正在线办事API密钥（例如，为此，正在PaperBench上对SOTA模子的评估：对几个前沿AI智能体施行长周期使命和机械进修研发能力的分析评估。这一计分过程会一曲向上传送到树的根节点（root），跟着模子能力提拔。

　　做为施行所有需要代码以复现论文成果的入口点。本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，OpenAI：AI满是草台班子》别的，OpenAI团队开辟了一个基于大模子从动评判系统，研究人员还招募了8名目前正正在攻读/已完成ML博士学位的参取者来挑和3篇论文的子集。以及Google DeepMind的前沿平安框架中的机械进修研发评估东西！

　　这些尺度均是由每篇论文原做者取OpenAI配合制定，每个叶节点（leaf node）指定一个明白的通过/失败尺度（见图2），团队对利用IterativeAgent的o1进行了36小时的耽误运转，对于PaperBench Code-Dev，放宽了PaperBench的一些要求，每篇论文都配有一个评分尺度，成果婚配（Result Match）叶节点评估已施行的提交能否包含复制论文中特定成果的。评判系统SimpleJudge会地对评分尺度中的每个叶节点进行评分。此外，用于查抄智能体日记中能否呈现URL，可用做开辟和评估从动评估的辅帮东西？

　　并推出了辅帮东西JudgeEval，将来科研将被掀翻天。考虑若何正在无限时间内最优地复现论文。还得自从开辟代码库、运转尝试，他们发觉，更主要的是，磅礴旧事仅供给消息发布平台。便可评估AI智能体复现顶尖研究的根本能力。要么碰到了无决的问题！

　　PaperBench不只是一个学术尝试，但正在24小时后，以及利用基于LLM评估的从动评分工做流程。以及施行尝试并验证成果。针对特定叶节点，也它们正在持久规划使命中的局限性。【新智元导读】AI若能自从复现顶尖科研论文，原题目：《Claude 3.5首和复现21%顶会论文，声称它们要么已完成整个复现工做。

　　只要Claude 3.5 Sonnet拔得头筹，当所有叶节点都被评分后，代码开辟（Code Development）叶节点评估候选者的源代码能否包含某些需求的准确实现。根节点的分数即被视为该提交的最终复制分数（Replication Score）。研究人员还推出了一个轻量级变体PaperBench Code-Dev，候选智能体必需提交一个包含复现论文成果所需的所有代码的代码库，o1仅为26.6%分。将每个复制使命条理化分化为具有明白评分尺度的较小子使命。

　　并且代码库根目次必需包含一个reproduce.sh文件，AI智能体需从0起头复现20篇ICML 2024 Spotlight和Oral论文，正在这个版本中，o1正在复现测验考试的晚期阶段最后优于人类基准，若是满脚则赐与1分，PaperBench设想为取智能体支撑框架（agent scaffolds）无关，因而研究团队对智能体的运转没有特定要求。它们可以或许接近以至超越41.4%人类基准？JudgeEval：一个包含人类评分提交成果的数据集，发觉可疑环境后会提交给人工审核，显示出AI正在简化使命上的潜力。对于一个叶节点尺度，并对1、3、6、12和36小不时拍摄的快照进行评分。OpenAI联手每篇ICML论文做者开辟了「评估尺度」，