评估框架

研究人员推出SkillCorpus框架，通过多阶段筛选将82万项AI智能体技能整合为9.6万项标准化技能，并建立质量评估与任务匹配机制，在多项基准测试中显著提升智能体性能。

研究者提出Real World VoiceEQ评估框架，用于量化语音AI在真实场景中的人性化表现，为优化人机交互体验提供新工具。

研究者推出CAFE开源平台，通过实验设计方法系统评估复合AI系统，帮助用户识别影响答案质量的关键组件及其交互作用。

研究者推出长视野终端基准测试，包含46项需数小时完成的任务，旨在评估AI智能体在复杂长流程任务中的表现。测试显示当前最强模型仅达15.2%通过率，揭示巨大提升空间。

研究团队提出针对大语言模型测试时训练（TTT）中部署记忆声明的新评估框架，强调传统代理指标不足以验证实际部署能力，需通过行为证据进行校准。

研究者发布SEFORA数据集，包含564份学生论文草稿和8240条教师批注，并推出UniMatch评估框架，揭示当前大模型在生成写作反馈时与教师实际批注存在显著差距。

研究人员提出两阶段框架，先训练能评估心理支持质量的AI法官，再构建多角色系统将评估信号转化为针对性改进，显著提升AI心理支持的安全性与共情能力。

研究者提出评估大模型潜在思维表征的四大公理框架，发现当前模型均无法同时满足所有公理要求，揭示基准测试精度掩盖的表征缺陷。

谷歌DeepMind发布ConvApparel框架，旨在量化并弥合用户模拟器与现实交互之间的真实感差距，为对话系统训练提供更可靠的评估基准。