GAIA是一个包含466个经过精心设计和标注的问题的基准测试集，旨在评估通用AI助手的性能。这些问题涵盖了日常个人任务、科学知识和常识等多个场景，部分问题还会附带图片或电子表格等文件。GAIA的测试结果显示，Kimi K2模型和扣子空间在此基准测试中表现出色，能够准确回答问题。相比之下，智谱沉思模式和秘塔搜meta.so则未能提供有效答案。GAIA基准测试的出现，为AI研究和应用提供了新的评估标准，有助于更真实地反映AI系统在处理实际任务时的能力，并避免了传统评估方法中可能存在的弊端。

🎯 GAIA基准测试集包含466个问题，涵盖日常、科学和常识等多种场景，旨在全面评估通用AI助手的实际应用能力，部分问题还包含文件作为辅助信息，模拟真实世界任务。

✅ 在对Kimi K2模型和扣子空间进行的简单实践测试中，它们均成功给出了正确答案，表明了其在理解和处理复杂问题方面的有效性。

❌ 智谱沉思模式和秘塔搜meta.so在相同测试中未能提供答案，这可能反映了它们在处理类似GAIA这类基准测试时可能存在的局限性或需要进一步优化。

📈 GAIA基准测试的意义在于提供了一种新的、更贴近现实的AI系统评估方法，其问题设计注重真实性和可验证性，能够有效避免传统评估中依赖记忆或容易作弊的问题，从而更准确地反映AI的真实能力。

💡 GAIA通过允许用户追踪和验证AI的推理过程，例如模型是否正确查找信息，确保了评估结果的可靠性，有助于AI研究人员和开发者识别和改进AI助手的不足之处。

背景

          GAIA 是一个针对通用 AI 助手的基准测试，由 466 个经人类设计和注释的问题组成，这些问题有时会附带文件（如图像或电子表格），涵盖日常个人任务、科学和常识等多种助手使用场景。论文在这儿

数据集

huggingface.co/datasets/ga…

提示词

我们从论文中学习，合并一个提示词，用于简单测试

You are a general AI assistant. I will ask you a question. Report your thoughts, and
finish your answer with the following template: FINAL ANSWER: [YOUR FINAL ANSWER].
YOUR FINAL ANSWER should be a number OR as few words as possible OR a comma separated
list of numbers and/or strings.
If you are asked for a number, don’t use comma to write your number neither use units such as $ or
percent sign unless specified otherwise.
If you are asked for a string, don’t use articles, neither abbreviations (e.g. for cities), and write the
digits in plain text unless specified otherwise.
If you are asked for a comma separated list, apply the above rules depending of whether the element
to be put in the list is a number or a string.

Question: What was the actual enrollment count of the clinical trial on H. pylori in acne vulgaris patients from Jan-May 2018 as listed on the NIH website?

实践简单测试

Kimi K2模型

正确

扣子空间

正确

智谱沉思模式

没有答案

秘塔搜meta.so

总结

      以上是我们手动测试，后续其他智能体平台也可以使用GAIA进行测试与验证，与同行业测试数据对比。GAIA 作为一个针对通用 AI 助手的基准测试，在 AI 研究、评估及应用等方面具有重要意义：

1）评估 AI 系统性能：GAIA 为评估 AI 系统提供了新的标准和方法。它的问题源于真实世界，具有现实挑战性，且答案简洁唯一，便于自动化验证和评估。通过在 GAIA 上的测试，可以清晰地了解 AI 系统在处理真实任务时的优势和不足。

2）避免传统评估弊端：与传统评估方法相比，GAIA 力图避免容易导致作弊或仅靠记忆答案的问题。它让用户很容易追踪和验证 AI 的推理过程，比如查看模型是否正确浏览网页、查找合适信息，从而确保答案的准确性，使评估结果更真实地反映模型能力。

---