Apodex 推出 TRACES 基准：不打标准答案，专测 AI 探索未知的能力
Faheem_uh · x · 2026-09-11
Apodex（创始人陈天桥）发布 TRACES，一个面向「发现式 AI」的新评测范式：不再测 AI 回答已有答案的问题，而是测它能否找到尚不存在的答案，配套实时排行榜。
背景：Apodex 先让 10 名 STEM 博士花两个月实地调研 16 个领域的 561 个行业，建成 423 个真实问题的注册表，其中 20 个已做成可执行环境，包括 AAV 基因递送载体设计、药物重定位、临床试验、LLM 工程等；当前基准含 1,182 条轨迹、17 个环境。
评测维度：TRACES 用 HDS6 六项标准为探索过程打分，与最终答案对错无关——工具选用（Tools）、自我纠错（Repair）、保留备选假设（Alternatives）、长程一致性（Coherence）、证据可溯（Evidence）、结论适用范围声明（Scope）。
初步结果（Apodex 自述，详见论文）：一个自主训练的专科模型在罕见病诊断上达到人类专家水平（研究结果，非临床部署）；生物医学专用环境使药物重定位得分超过闭卷基座模型。
所属事件:Apodex 发布 TRACES 基准，专测发现型 AI 探索未知能力(3 条相关)→
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