arXiv · cs.AI· Gideon Shaked, Siddharth Nagisetty·· 1 天前
OmicsBench：面向AI智能体的长程多轮生物信息学研究基准
OmicsBench: a long-horizon multi-turn benchmark of AI agents on research-study-scale bioinformatics
arXiv:2610.21074v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Gideon Shaked, Siddharth Nagisetty
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者提出OmicsBench长程多轮生物信息学基准，包含97个任务和662个相互依赖的子任务，并支持对错误答案提供上下文反馈。12个模型在3种执行框架上的平均得分为无反馈时0.43—0.57、有反馈时0.54—0.67，且没有组合接近满分；研究还提出无监督失败模式发现流程，用于聚类智能体失败尝试。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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