OpenAIは、AIシステムが実際の研究シーンで発揮する能力を評価することを目的とした新しいベンチマーク「LifeSciBench」をリリースしました。LifeSciBenchは、750の専門家が作成したタスクに基づいており、7つの研究ワークフローと7つの生物学分野をカバーしています。これらのタスクは、博士号を保有し、バイオテクノロジーまたは製薬業界の経験を持つ173名の研究者から提供されました。このベンチマークは、単一の事実性問題ではなく、証拠の統合、実験設計、データ分析、科学的推論、研究コミュニケーションなどの複雑な研究能力の評価に重点を置いています。79％以上のタスクが複数ステップの推論を含んでおり、平均して1問あたり約4つの推論ステップが必要です。また、1,062個の実際の研究関連データアタッチメント（論文、チャート、配列データ、構造ファイルなど）が含まれています。
OpenAI、LifeSciBenchを発表し、実際の科学研究におけるAIシステムを評価
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概要
OpenAIは、実際の科学研究におけるAIシステムを評価するための新しいベンチマーク「LifeSciBench」をリリースしました。このツールは、7つの生物学分野にわたる750の専門家が設計したタスクを含み、173人の博士レベルの研究者が貢献しています。実験設計やデータ分析のような複雑なスキルに焦点を当てており、タスクの79％が複数ステップの推論を必要とします。リアルワールドアセット（RWA）のニュースでは、1,062の科学データファイルが含まれていることが注目されています。AI＋暗号通貨ニュースの観察者は、AIと専門的な研究ツールの交差が拡大していることに注目するかもしれません。
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