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基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
Anthropic更新了Skill Creator，评测框架上线
Anthropic更新Skill Creator，上线评测框架。该框架无需写代码，能处理两类技能测试需求，可测试和改进技能，有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等，能让技能触发更可靠，更新已在Claude.ai等可用。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭：评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做，飞轮难转，原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践，提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论，阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
视觉强≠能干活！清北普林斯顿等开源WorldArena，世界模型评测被颠覆
2026 年 2 月 13 日，清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系，撕开了‘美丽视频’伪装，让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。
Gaia2 与 ARE：赋能社区的智能体评测
文章介绍 Gaia2 与 ARE，Gaia2 是智能体基准 GAIA 升级版，能分析复杂行为，与 ARE 框架一同发布。ARE 可模拟复杂真实条件，支持定制。文中对比多款模型，指出当前模型挑战，并说明评测步骤和 ARE 使用场景。
对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动，世界模型需要新的评测标准
文章围绕清华团队提出的 WorldArena 评测框架展开。它针对具身世界模型，对过去沿用视频生成的评测逻辑重新审视，从视觉质量和功能性任务两维度评估，推动世界模型从‘生成世界’迈向‘使用世界’。
GPT-5得分不到0.4！法律+金融最大规模基准：1.9万+专家评估准则
新推出的PRBench基准可测AI在金融和法律领域表现。它有19356条专家评估准则，是该领域最大公开基准。顶尖大模型在困难子集得分低，还独创经济路径分析维度，约30%任务为多轮对话，揭示了AI在专业领域的不足。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。