EvalEvolve

EvalEvolve

研究方向:进化式评测——随能力增长持续演化、抗污染的评测基准与方法。

研究范畴

进化式评测(evolutionary / dynamic evaluation)针对静态基准易被污染、快速过时的问题,主张让基准与方法随模型能力增长持续演化、抗污染。本方向涵盖:持续更新的 live benchmarks、动态 / 等价变体评测、自动出题(auto-benchmaking)、抗污染机制,以及自进化基准框架。社区关注的核心问题包括:如何持续、低成本地产生高质量新题并标定难度、如何抵抗训练数据污染与基准泄漏、动态评测如何与真实世界能力对齐避免指标漂移,以及多模态 / Agent / 长周期任务的评测有效性。

研究挑战

  • 题目质量、ground truth 获取与难度一致性。
  • 防泄漏与可复现性的张力。
  • 评测本身的成本与算力。
  • 与快速迭代模型保持同步的运维负担。

自研项目

  • CLUB-benchmark (LogicEvolve) — 复杂逻辑推理的智能体评测平台,提供准确率 / cell 级准确率 / 一致性 / 推理路径追踪等多维指标,含可视化榜单(clubweb.site)与 4600+ 评测结果 JSONL。
  • EvolveLLM — 博士课题《Toward True ASI》承载仓库,含评测相关的方法论与综述沉淀。

相关工作

代码 / 框架

论文

相关工作(按子主题自动聚合)

上下文学习 1

世界模型 2

世界模型评测 1

交互式评测 6

交互成本 1

代码评测 15

任务生成 1

信息分解 1

信用审计 1

修辞敏感性 1

具身基础模型 1

具身规划 2

分层验证 1

判断校准 1

动态审查 1

医疗人工智能评测 8

协同演化 5

博弈评测 2

历史回测 1

发现能力评测 1

叙事一致性 1

可信推理 1

可靠性认证 1

合规性评测 1

响应对齐 1

在策略蒸馏 1

基准优化 1

增量评测 1

多智能体协作风险 3

多智能体系统 1

多模态学习 1

奖励模型评测 2

安全审计 1

安全评测 20

实验审计 1

工具调用 1

幻觉检测 4

形式化验证 3

心智理论 1

思维链 3

思维链审计 1

截尾偏差 1

执行评测 1

技能优化 1

技能演化 2

持续学习 3

指标演化 1

探针效度 1

推理早停 1

推理评测 10

提示优化 2

搜索能力评测 2

故障归因 1

故障诊断 1

效度审计 1

数学推理 1

数据合成 1

数据策展 1

智能体安全 1

智能体框架 2

智能体脚手架 1

智能体自进化 1

智能体评测 73

机制发现 2

机器遗忘 1

根因评测 1

框架演化 3

概率对齐 1

模型可靠性 11

模型指纹 1

模型评测 12

模型路由 1

测试扩展 1

演化能力评测 8

灾害评测 1

物理适应 1

状态追踪 3

环境合成 1

环境适应 1

真实世界评测 1

科研评测 23

科研评测基准 1

程序修复 2

答案选择 1

答案验证 2

策略优化 1

算法设计 1

系统优化 1

经验学习 2

缺失前提识别 1

置信度评估 7

脚手架优化 2

脚手架演化 4

自蒸馏 1

自进化框架 1

航空评测 1

规则推理 1

视觉归因 1

视觉推理 2

认知推理 1

记忆能力评测 15

评测基准 27

评测基准构建 1

评测审计 72

评测意识 1

评测编排 1

谜题评测 1

跨模态一致性 1

迁移能力评测 1

过程奖励模型 1

过程评测 9

递归自我改进 3

重构评测 1

错误共识 1

长期记忆 2

长程任务评测 1

闭环自进化 3

风险评估 1

鲁棒性测试 1

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