HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu)
85

Nghiên cứu

ASI-Bench: Hệ thống chuẩn đầu tiên đánh giá khả năng tự nghiên cứu và đổi mới của AI

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

ASI-Bench là bộ tiêu chuẩn đầu tiên đánh giá năng lực tự thực hiện nghiên cứu khoa học của AI thông qua 60 nhiệm vụ chuyên sâu. Kết quả cho thấy các mô hình hiện nay vẫn phụ thuộc lớn vào sự hướng dẫn của con người khi độ khó tăng dần.

Bản dịch AI

Khoa học Máy tính > Trí tuệ Nhân tạo

arXiv:2608.17271 (cs)

Tác giả: Junwei Zhou, Zhen Sun, Binyu Li, Jiangyu Zhou, Yuexi Pan, Hengyu Wang, Honghe Ren, Xiaohan Jia, Xueyang Zhou, Xiaoyu Cao, Yongchao Chen, Yuanning Feng, Junhao Wu, Cheng Zhang, Sijia Chen, Haoyu Xue, Chengsong You, Huan Wang, Koutian Wu, Peigan Gao, Jiakun Wu, Wenzhe Li, Ergan Shang, Qingyuan Zheng, Jingjing Zhou, Ruixuan Jia, Yan Xu, Hongrui Zhang, Xiao-Han Ma, Zhengxiang Cheng, Yuexing Hao, Liting Mai, Xianglin Ji, Wenjun Zhang, Zhuofan Chen, Yixiao Huang, Chi Wang, Wenyue Hua, Yilun Hao, Yuantao Zhai, Ziyan Zhao, Jingyan Xie

Xem PDF HTML (thử nghiệm)

DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)

Lịch sử gửi bài

Từ: Xueyang Zhou [xem email] [v1] Thứ Ba, 18 tháng 8 năm 2026 01:59:00 UTC (6,168 KB)

Ngữ cảnh duyệt hiện tại:

cs.AI

Thay đổi chế độ duyệt theo:

Đánh dấu trang

Công cụ Thư mục

Công cụ Thư mục và Trích dẫn

Bật/Tắt Trình khám phá Thư mục

Bật/Tắt Connected Papers

Bật/Tắt Litmaps

Bật/Tắt scite.ai

Mã nguồn, Dữ liệu, Phương tiện

Mã nguồn, Dữ liệu và Phương tiện liên quan đến bài báo này

Bật/Tắt alphaXiv

Bật/Tắt Liên kết đến Mã nguồn

Bật/Tắt DagsHub

Bật/Tắt GotitPub

Bật/Tắt Huggingface

Bật/Tắt ScienceCast

Bản trình diễn (Demos)

Bản trình diễn (Demos)

Bật/Tắt Replicate

Bật/Tắt Spaces

Bật/Tắt Spaces

Bài báo liên quan

Công cụ gợi ý và tìm kiếm

Liên kết đến Influence Flower

Bật/Tắt công cụ gợi ý cốt lõi

Về arXivLabs

arXivLabs: các dự án thử nghiệm với sự cộng tác của cộng đồng

arXivLabs là một khuôn khổ cho phép các cộng tác viên phát triển và chia sẻ các tính năng mới của arXiv trực tiếp trên trang web của chúng tôi.

Cả cá nhân và tổ chức làm việc với arXivLabs đều đã tiếp nhận và chấp nhận các giá trị của chúng tôi về sự cởi mở, cộng đồng, sự xuất sắc và quyền riêng tư dữ liệu người dùng. arXiv cam kết tuân thủ các giá trị này và chỉ hợp tác với các đối tác tuân thủ chúng.

Bạn có ý tưởng cho một dự án sẽ mang lại giá trị cho cộng đồng arXiv? Tìm hiểu thêm về arXivLabs.

Nghiên cứu AIĐánh giá AIASIKhoa họcTự chủ AI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu). Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.