今天凌晨1點，OpenAI開源了一個全新的AI Agent評測基準——PaperBench。

這個基準主要考核智能體的搜索、整合、執行等能力，需要對2024年國際機器學習大會上頂尖論文的復現，包括對論文內容的理解、代碼編寫以及實驗執行等方面的能力。

根據OpenAI公布的測試數據顯示，目前知名大模型打造的智能體，還無法戰勝頂級機器學習專業博士。但在輔助學習、了解科研內容方面很有幫助。

開源地址：https://github.com/openai/preparedness/

PaperBench組成介紹

PaperBench的核心是其任務模塊，主要定義了智能體需要完成的具體任務，需要從頭開始復現20篇ICML 2024會議上的Spotlight和Oral兩大類頂級論文，包括理解論文的貢獻，開發代碼庫以及成功執行實驗，以評測智能體從理論到實踐的全方位自動化能力。

為了確保評估的準確性和細致性，PaperBench開發了一套詳細的評分標準，以層次化的樹形結構呈現。使得評分過程能夠深入到每一個細節，從論文的核心貢獻到具體的實驗結果，再到代碼實現和執行要求，每一個環節都有相應的評分節點。

這些評分節點被精心設計為可單獨評分的任務，總數達到了8316個，從而實現了對智能體能力的全面評估。

評分模塊的核心是基于大模型的自動評分系統，它能根據評分標準自動評估智能體的復制嘗試。自動評分系統的引入大幅提高評分效率和可擴展性，使PaperBench能快速評估大量提交。

為驗證自動評分系統的準確性，PaperBench創建了單獨的評分系統基準測試JudgeEval，通過比較自動評分系統的輸出與人類專家的評分結果來評估其性能。這一過程不僅確保自動評分系統的可靠性，也為未來的評分系統改進提供重要參考。

規則模塊確保評估過程的公平性。它規定智能體在執行任務時可以使用的資源，例如允許智能體瀏覽互聯網，但禁止使用論文作者的原始代碼庫或其他在線復制資源。這些規則確保智能體的能力基于其自身的理解和實現，而非依賴現有代碼或資源。

PaperBench還包含一個輕量級評估變體模塊PaperBench Code-Dev，旨在降低評估門檻，使其更適合更廣泛的社區使用。

Code-Dev放寬了一些評測要求，例如，跳過了執行代碼以驗證結果是否復制的步驟，僅對代碼開發進行評估。這一變體雖犧牲了一些評估完整性，但大幅降低了評估成本和復雜性，使更多研究者能參與智能體的評估。

智能體測試環境

每個被測試的智能體在運行Ubuntu 24.04的Docker容器中執行任務，保證了環境的一致性和可重復性，接近真實研究場景的運行環境。

容器可訪問單個A10 GPU，這對于加速機器學習實驗至關重要。同時，容器具備聯網能力，智能體可下載軟件包、訪問在線資源。

為滿足實驗中的多種服務需求，研究人員為智能體提供了HuggingFace和OpenAI API的密鑰，其中OpenAI API預加載了1000美元額度。這確保了智能體在需要使用OpenAI的微調API或從HuggingFace下載數據集時，能夠順利操作。

智能體的本地工作目錄包含論文的PDF和Markdown格式文件、論文附錄以及指令文本文件，為智能體提供了豐富的信息來源和明確的指導。

在智能體設置方面，研究團隊基于Inspect AI的基本智能體開發了SimpleAgent。SimpleAgent運行工具使用循環，配備bash shell命令執行工具、Python代碼執行工具、web瀏覽器工具和分頁文件閱讀器工具，能夠高效完成任務。但是，大多數使用SimpleAgent的智能體存在提前結束任務的問題。

為解決這一問題，OpenAI開發了IterativeAgent通過修改系統提示，要求智能體每次只進行下一步操作，并移除了提交工具，確保在整個可用時間內持續工作。這些改進使IterativeAgent在實驗中表現出與SimpleAgent不同的行為模式，為研究不同智能體設置對模型復制能力的影響提供了新的視角。

評測數據

OpenAI通過該基準對 GPT - 4o、o1、o3 - mini、DeepSeek - R1、Claude 3.5 Sonnet和 Gemini 2.0 Flash主流開閉源模型打造的智能體進行了綜合測試。

每個模型對每篇論文運行3次，每次運行的最長時間為12小時。結果顯示，Claude 3.5 Sonnet效果最好，平均復現分數達到21.0%；o1的得分較低，為13.2%；R1只有6%；其他測試模型的表現更差。

最讓人意外的是，OpenAI剛發布沒多久的o3-Mini-High直接墊底，看來這個評測還是相當客觀的。

通過對智能體日志的手動檢查發現，除 Claude 3.5 Sonnet 外，其他模型經常提前結束任務，并且所有模型都未能有效規劃如何在有限時間內完成論文復現任務，o3 - mini 在工具使用方面也存在困難。

這表明智能體在執行長期任務方面存在不足，盡管它們在制定和編寫多步計劃方面有一定能力，但在實際執行長計劃時卻表現不佳。

為了進一步確定智能體和PaperBench的評測準確性，OpenAI還找來了8名頂級名校的機器學習專業博士，需要在與智能體相似的條件下，對 PaperBench中的4篇論文進行復現嘗試，每人對每篇論文進行3次獨立嘗試。

結果顯示，在復現嘗試的早期階段，o1的表現優于人類基線，但在24小時后，人類開始超越o1。

這表明模型在開始時能夠快速編寫大量代碼，但在后續有效規劃和改進提交內容方面存在不足，而人類在前期消化論文的時間較多，但后續能夠持續提升復現效果。也就是說，目前智能體的能力還無法超越人類。

本文素材來源OpenAI，如有侵權請聯系刪除

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