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@Xudong07452910: 现在评估 Agent 能力真的太贵了! 跑一次 SWE-Bench、GAIA 这类 agentic benchmark,往往要复杂环境、工具链、长时间 rollout,还可能花掉成百上千美元。 卡梅隆大学的这篇 PACE 论文问了一个很现…

X AI KOLs Timeline · 2026-07-06 缓存

卡内基梅隆大学提出的PACE方法,通过从廉价非agentic基准测试中选择原子能力子集来预测模型在昂贵agentic基准上的表现,预测误差低于4%,成本降低至1%以下。

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