下周聊：大模型进入 RL 下半场，模型评估为什么重要？

文章摘要

【关 键 词】 大模型、Agent、评估、应用、测评

随着大模型技术进入发展的下半场，如何重新定义问题并设计真实用例的评估体系成为关键议题。OpenAI Agent Researcher姚顺雨的博客文章《The second half》引发了广泛讨论，强调了从模型算法到实际效用的转变。现有的评估体系需要更有效地衡量Agent产品的投资回报率（ROI），这对于初创企业和希望应用AI的企业尤为重要。如何利用模型测评结果指导产品开发和落地，成为当前的核心挑战。

Superclue作为模型测评领域的专家，与国内外众多模型及Agent团队保持紧密合作，近期推出了中文通用AI智能体的测评基准AgentCLUE-General，对主流Agent产品能力进行了深度剖析。这一基准的推出，旨在帮助企业更好地理解不同Agent的能力差异，并为实际应用提供参考。SuperCLUE联合创始人朱雷指出，当前大模型和Agent评估中的核心难题包括如何设计更贴近实际场景的评测方法，以及如何将测评结果转化为可落地的产品策略。

在通用Agent能力方面，Manus、Fellou和Genspark等产品展现出不同的特点。这些差异不仅体现在技术实现上，还反映在实际应用场景中的表现。企业在选择和应用Agent时，需要关注哪些指标？朱雷认为，除了传统的技术性能指标外，还应重点考察Agent在实际业务场景中的适应性、可扩展性和成本效益。这些指标将直接影响Agent在企业中的落地效果和长期价值。

为深入探讨这些问题，SuperCLUE将于5月15日举办线上分享会，邀请行业专家共同交流大模型和Agent评估的最新进展与实践经验。这一活动为企业提供了一个了解前沿技术、优化产品策略的重要机会。随着AI技术的不断发展，如何通过科学的评估体系推动大模型和Agent的实际应用，将成为行业持续关注的重点。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 460字 | 2分钟 ]
【原文作者】 Founder Park
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

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