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FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction

Created by
  • Haebom

作者

Zhiyuan Zeng, Jiashuo Liu, Siyuan Chen, Tianci He, Yali Liao, Yixiao Tian, Jinpeng Wang, Zaiyuan Wang, Yang Yang, Lingyue Yin, Mingren Yin, Zhenwei Zhu, Tianle Cai, Zehui Chen, Jiecao Chen Liang Hu, Jianpeng Jiao, Xiangsheng Li, Jingkai Liu, Shuang Ni, Zhoufutu Wen, Ge Zhang, Kaiyuan Zhang, Xin Zhou, Jose Blanchet, Xipeng Qiu, Mengdi Wang, Wenhao Huang

概要

FutureXは、LLMエージェントの将来予測能力を評価するための最初の大規模な動的リアルタイムベンチマークです。大量のダイナミックな情報収集と解釈、さまざまなデータソースの統合、不確実性の考慮、新しいトレンドによる予測修正など、人間の専門家レベルの能力を必要とする将来の予測課題をカバーしています。自動化されたパイプラインを介して質問を収集し、回答を収集し、データの汚染を防ぎ、毎日のリアルタイム更新をサポートします。 25のLLM /エージェントモデル（推論、検索機能、外部ツールの統合を含む）を評価して、動的環境での適応的な推論とパフォーマンスを分析し、偽のWebページの脆弱性と時間的有効性など、エージェントの障害モードとパフォーマンスの低下要因を詳細に分析します。目標は、複雑な推論および予測的思考における専門家レベルのLLMエージェント開発のための動的で汚染されていない評価基準を確立することです。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMエージェントの将来予測能力を評価するための最初の大規模な動的リアルタイムベンチマークを提供します。
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様々なLLM/エージェントモデルの性能比較と分析による将来予測技術の発展に貢献
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エージェントの故障モードと性能劣化要因の詳細分析によるモデル改善方向の提示
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リアルタイムデータ更新とデータ汚染防止システムによる信頼性の高い評価基準の提示
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Limitations：
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現在、ベンチマークに含まれるモデルの種類と数が制限されている可能性があります。
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偽のWebページや誤った情報に対する脆弱性は依然として存在し、それを完全に解決できない可能性があります。
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リアルタイムデータの更新と管理による技術的な困難とコスト発生の可能性
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将来予測の複雑さを完全に網羅できない可能性。
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