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当地时间4月2日，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）宣布推出PaperBench，这是一个评估AI智能体复现前沿AI研究能力的基准。该基准要求AI代理从头开始复现20篇2024年国际机器学习会议（ICML）中的重点和口头论文，涵盖强化学习、鲁棒性、概率方法等前沿领域。整个复现过程包括理解论文贡献、开发代码库以及成功执行实验，共包含8316个可单独评分的任务。所有评分量规均与每篇论文的作者合作开发，以确保其准确性和真实性。

在对多个前沿AI模型进行评测后，表现最佳的代理是Claude3.5Sonnet（新版本），其平均复制得分为21.0%。为了进一步验证这些结果，研究人员还邀请了多位顶尖的机器学习博士生尝试PaperBench的部分任务，结果显示，目前的AI模型尚未超越人类的复制能力。为了推动后续研究，OpenAI团队决定将其开发的代码开源，以便更多的研究者能够利用这一平台，深入探索AI代理的工程能力及其在复制AI研究方面的潜力。