[论文] TasteVal: Measuring the Experimental Research Taste of AI Systems Agai...

论文概要

研究领域: AI Evaluation 作者: Oliver Jaffe, Dane Sherburn 发布时间: 2026-10-05 arXiv: 2610.06824

中文摘要

我们引入 TasteVal，一个评估前沿模型实验研究品味（research taste）的基准。我们将研究品味定义为选择有趣问题、设计实验和解释实验结果的能力。TasteVal 衡量研究品味的实验维度：给定固定的研究问题，我们测量模型迭代设计实验并从结果中得出结论的能力。我们将实验研究品味操作化为计算效率——以半数串行实验计算达到与专家人类相同分数的研究者，其品味是专家的两倍。实验品味因此充当实验计算的乘数，成为 AI 进展预测的关键输入。TasteVal 包含8个新颖、有挑战性、开放式的任务，代表前沿 AI 研发。为将品味与编码能力隔离，被评估模型充当研究者迭代设计实验，而固定的编码智能体实现实验并报告结果。研究者运行至40个H100小时或120小时墙钟时间预算耗尽。我们招募24位人类专家（每任务至少2人），取每任务最佳专家尝试作为基线。我们评估2023至2026年间发布的20个模型。最佳模型 Opus 5.5 超过专家基线，计算乘数为2.3倍（95% CI 1.15-4.37），成本约为基线者平均每次运行成本的1/30。前沿模型的计算乘数自2025年12月以来约每3.0个月翻一番（95% CI 1.7-5.0），而2023年至2025年12月间为每14个月翻一番。以保持 TasteVal 不受污染，我们不发布任务。

原文摘要

TasteVal measures experimental research taste as compute efficiency. The best model, Opus 5.5, exceeds the expert baseline with a 2.3x compute multiplier. The compute multiplier of frontier models has doubled every ~3.0 months since December 2025.

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*自动采集于 2026-10-07*

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