家Meitun LongCat、LoHoSearchをリリース、BrowseCompのスコアが30％を下回る
過去1年間、検索エージェントの能力は主にBrowseCompによって定義されてきました。しかし、このベンチマークはその関連性を失いつつあります——わずか10ヶ月でモデルの性能を30%から90%へと引き上げましたが、その価値は急速に低下しています。7月17日、MeituanのLongCatは、検索エージェント開発における意味のある進捗を再点火するために設計された、より厳格な評価であるLoHoSearchを発表しました。
LoHoSearchの課題は手動で作成されたものではなく、762万のエンティティを含むWikipediaの知識グラフから自動生成されています。機械生成であるため、これらのタスクは人間のアノテーターが一貫して再現できないレベルの検索空間と構造的複雑さに達します。要するに、以前のベンチマークが人間が設計した上限に制限されていたのに対し、LoHoSearchは質問生成を知識グラフに委ねることで、事実上その上限を取り除いています。
結果は顕著です。主要な11モデルの中で、最高スコアはわずか34.74%に達しただけで、次の3つのモデルは15%から16%の間でした。一方、同じモデルたちはBrowseCompでは約90%のスコアを達成しています。このギャップは、現在の検索エージェントの真の限界を浮き彫りにしています。注目すべきは、コンテキスト戦略が逓減効果を示していることです：LoHoSearchにおける最良のコンテキスト手法はスコアをわずか6.8ポイント改善しましたが、BrowseCompでは14ポイント改善しました。これは、この新しいベンチマークの下では、能力のギャップを埋めるためにプロンプトやコンテキストエンジニアリングに依存することが、ほぼ効果的ではないことを示唆しています。
LoHoSearchは11のドメインにまたがる544問で構成され、木構造およびグラフ形式で構造化されており、オープンソース化されています。古いベンチマークが頭打ちになるにつれて、検索エージェントの真の課題は始まったばかりであり、LoHoSearchは間もなく不可欠な評価基準となる可能性があります。
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