重新审视基准与评估：面向大型语言模型的基于代理的探索性动态评估框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在多个领域中自动评估大型语言模型（LLMs）性能的难题，当前的基准评估方法往往过于僵化且依赖静态数据集。研究提出了“Benchmark+”与“Assessment+”的概念，并基于这些概念提出了名为*TestAgent*的评估框架，展现了其在多种场景下的有效性，具有潜在的实际应用价值。
本研究提出了“Benchmark+”和“Assessment+”的概念，开发了*TestAgent*评估框架，以自动评估大型语言模型的性能。该框架克服了传统方法的局限性，展示了其在多种场景中的有效性。
