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Adobe 提出基于技能的智能体实时评测方法
原始标题：Standard agent tests assume the right answer never changes, but on live data it does.
内容摘要
Adobe 提出把标准答案写成每次运行都重新取数的代码，再由 AI 评分器对照检查智能体回答。在 53 个测试用例上，这种做法的 AI 评分与人类专家的一致率比文字描述答案高 29%，且少用 16% token；若没有可对照的答案，AI 评分器表现还不如随机。论文题为《Skill-based Agentic Evaluation for Real-time Data Science Tasks》。
内容分类AI 论文与研究
内容层级普通情报
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信息来源X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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