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简介
Humanity's Last Exam 是一个由全球专家合作开发的多模态基准测试，旨在衡量大型语言模型在学术领域的表现。它包含来自 50 个国家超过 500 个机构的近 1000 名专家贡献的 3000 个问题，覆盖超过 100 个学科。该测试旨在成为最终的封闭式学术基准，通过挑战模型的极限来推动人工智能技术的发展。其主要优点是难度高，能够有效评估模型在复杂学术问题上的表现。
截图
产品特色
提供 3000 个涵盖多学科的挑战性问题，用于测试模型的学术能力
包含多模态问题，涉及文本、图像等多种形式，全面评估模型能力
通过公开问题和保留私有测试集，防止模型过拟合
提供准确率和校准误差的量化评估，帮助衡量模型的性能
为研究人员和政策制定者提供 AI 进步的参考点，促进相关讨论
使用教程
访问官网 https://lastexam.ai/，了解测试的基本信息和规则
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下载公开的测试数据集，用于初步评估模型性能
根据测试要求，对模型进行训练和优化，以提高在该基准测试上的表现
提交模型的测试结果，获取准确率和校准误差等量化评估指标
根据评估结果，进一步改进模型，或与其他研究人员交流经验
流量来源
| 直接访问 | 60.54% | 外链引荐 | 4.69% | 邮件 | 0.06% |
| 自然搜索 | 13.32% | 社交媒体 | 21.28% | 展示广告 | 0.10% |
最新流量情况
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60.00%
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