Benchmark Everything Everywhere All at Once
作者: Shiyun Xiong, Dongming Wu, Peiwen Sun, Yuang Ai, Bokang Yang, Wencheng Han, Xiao-Hui Li, Xiangyu Yue
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-04
备注: Project page: https://benchmarkagent.github.io/
💡 一句话要点
提出Benchmark Agent以解决基准测试构建的可持续性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基准测试 自动化系统 多模态学习 自然语言处理 领域特定推理
📋 核心要点
- 现有基准测试构建方法劳动密集且难以重用，影响可持续性和可扩展性。
- 提出Benchmark Agent，自动化整个基准测试构建流程，提高效率和质量。
- 实验表明Benchmark Agent生成的基准测试样本质量高，且对某些领域特定推理任务的模型表现揭示了重要发现。
📝 摘要（中文）
基准测试是评估和推动大型语言模型（LLMs）和多模态语言模型（MLLMs）的基础，然而其构建过程劳动密集且难以重用，影响了可持续性和可扩展性。此外，现有基准测试在发布后常迅速达到性能饱和，导致对最先进模型的区分不足。为了解决这些挑战，本文提出了Benchmark Agent，一个完全自主的基准测试构建系统，能够从用户查询分析到数据标注和质量控制，全面协调基准测试构建流程。通过实施Benchmark Agent，我们生成了15个具有代表性的基准测试，涵盖文本理解、多模态理解和领域特定推理等多种评估场景。实验结果表明，Benchmark Agent能够在最小人力参与下生成高质量的基准样本。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有基准测试构建过程中的劳动密集性和可重用性不足的问题，导致基准测试的可持续性和可扩展性受限。
核心思路：提出Benchmark Agent作为一个自主的基准测试构建系统，能够自动化整个流程，从用户查询分析到数据标注和质量控制，减少人力干预。
技术框架：Benchmark Agent的整体架构包括用户查询分析模块、子任务设计模块、数据标注模块和质量控制模块，各模块协同工作以实现高效的基准测试构建。
关键创新：Benchmark Agent的最大创新在于其完全自主的构建能力，能够快速适应不同的评估场景，解决了传统方法中基准测试快速饱和的问题。
关键设计：在设计中，Benchmark Agent采用了先进的自然语言处理技术和机器学习算法，确保生成的基准测试样本在质量和多样性上达到高标准。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Benchmark Agent生成的15个基准测试样本在多个评估场景中表现出色，尤其在文本理解和领域特定推理任务中，揭示了当前模型的不足之处，推动了对模型改进的深入研究。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉和多模态学习等，能够为研究人员提供高质量的基准测试，推动模型性能的持续提升。未来，Benchmark Agent有望成为基准测试构建的标准工具，促进AI领域的快速发展。
📄 摘要（原文）
Benchmarks are fundamental for evaluating and advancing LLMs and MLLMs by providing standardized and explicit measures of performance. However, their construction is labor-intensive and hard to reuse, raising concerns about sustainability and scalability. Moreover, existing benchmarks often quickly reach performance saturation after their release, resulting in insufficient discrimination among state-of-the-art models. To address these challenges, we introduce Benchmark Agent, a fully autonomous agentic system designed for benchmark building. Our framework orchestrates the complete benchmark construction pipeline, from user query analysis and subtask design to data annotation and quality control. To assess Benchmark Agent, we implement it to produce 15 representative benchmarks, spanning diverse evaluation scenarios, including text understanding, multimodal understanding, and domain-specific reasoning. Extensive experiments, including human evaluation, LLM-as-a-judge assessment, and consistency checks, demonstrate Benchmark Agent can generate high-quality benchmark samples with minimal human involvement. More importantly, through continual evaluation, we observe several insightful findings, including that current models struggle with certain domain-specific reasoning tasks. We believe that rapidly evolving benchmarks can contribute significantly to the research community. The preview and code will be publicly available at the demo page and code repository.