NeoCognition 发布 ApprenticeBench：首个岗位级持续学习基准
NeoCognition 于 09-11 发布 ApprenticeBench，定位为全球首个「岗位级」持续学习基准：把智能体放进类似人类学徒的真实工作环境中，以计算机使用、持续学习与长时程工作为评测对象，一次运行即可从多个维度评估持续学习能力。团队称 Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 已能端到端学会一份知识工作，在岗位上持续学习并超越人类专业人士。发布团队包括 NeoCognition 创始人 ysunlp 团队、从 UCSD 休职加入的研究者 yuxiangwcs，以及基于四年建筑业 AP 一线经验设计首个场景的 Gave 联合创始人；Boyu Gou（SeeAct、UGround、Mind2Web 2 作者）也参与了这一基准的首测发布。
已确认
- 基准首个场景为建筑业应付账款（AP）录入，由具备四年一线经验的作者设计，agent 需从历史记录与反馈中学习成长，通过 GUI 或 API 处理账单。
- 首测结论：顶级模型走 GUI 已胜过 API，「CUA 税」消失；团队称 Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 能在岗位上持续学习、超越人类专业人士，做到端到端学会一份知识工作。
- 论文指出通往 AGI 的两大路障——递归自我改进与持续学习——本质同源：AI 不仅要像人一样行动，还要像人一样不断学习。
为什么重要
- 现有基准大多在考试式环境中考察模型解题能力，ApprenticeBench 把「长时程」从单个超长任务（如让 Agent 写 GTA 6）转向跨任务的持续成长，检验 Agent 能否像新员工一样通过工作积累学会一份工作，为持续学习与长程智能体能力提供了贴近真实岗位的评测标准。
- 首测中「GUI 已胜过 API」意味着计算机使用智能体不再因走图形界面付出额外代价，对 CUA 方向的工程选择有直接参考价值。
2026-09-11 ~ 2026-09-11 · 8 条相关
一手来源
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