arXiv 发布 LibStructBench，评测 AI 智能体理解测序协议能力
原文标题：Evaluating and improving AI agents for sequencing protocol understanding
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研究者推出 LibStructBench，一个基于文档的基准，用于检验 AI 智能体能否精确重建测序文库结构与分子工作流。实验显示前沿智能体多能给出近似正确结果，但在分子状态表示与工作流连通性上仍不可靠；更换底层语言模型带来的性能差异大于更换智能体框架。论文指出科学推理需要更可控、可验证的方法。
- 问题
- 评测智能体能否精确重建测序文库结构与分子工作流。
- 方法
- 构建基于文档的 LibStructBench 基准，覆盖分子状态表示与工作流连通性。
- 结果
- 前沿智能体仅近似正确；换底层模型的影响大于换智能体框架
- 影响
- 提示科学智能体瓶颈在模型而非框架，选型时应优先换模型。
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