PLE: Physical-Engineering's Last Exam发布 PLE 基准:85 个长程物理工程任务,最强配置仅 50.6%
发布 PLE 基准:85 个长程物理工程任务,最强配置仅 50.6%
首次用可签字、可计费的物理工程设计交付物评测智能体,暴露出最强配置也仅有 50.6% 且成本极高,可作为工程选型与评测参考。

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本领域暂无权威综述/报告(暂无权威综述,基于前沿内容归纳)。以下综合[1]–[16]的前沿资料,覆盖旗舰闭源、开放权重、训练后训练、效率、评测与生态。
发布 PLE 基准:85 个长程物理工程任务,最强配置仅 50.6%
首次用可签字、可计费的物理工程设计交付物评测智能体,暴露出最强配置也仅有 50.6% 且成本极高,可作为工程选型与评测参考。

短格式不便宜:规格比代码短 25–48%,但未更快更可靠
对 LLM 应用设计有直接启示:推理模型只缩短输出 token 不能降低延迟/提升可靠性,需评估格式的上下文学习成本。

SANE 验证测试族达 JRH 的 3.7 倍
LLM judge 广泛用于评测与训练,该方法自动生成分数器测试,提升可靠性验证。