EEGAgentBench：评估大模型智能体的脑电分析基准
原文标题：EEGAgentBench: Benchmarking LLM Agents on Short- and Long-Horizon EEG Analysis
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研究者提出 EEGAgentBench，统一评估 LLM 智能体在短时与长时脑电（EEG）分析上的能力，覆盖从知识问答到睡眠分期的六类任务，信号时长从 2 秒到近 23 小时。基准提供 10 个确定性 EEG 分析工具，要求智能体自主选工具、迭代积累证据并构建多步工作流。对 15 个模型家族共 29 个前沿 LLM 的测试显示，该基准能区分模型规模与推理成本之外的能力差异，并暴露当前智能体在长时程分析上的明显短板。
- 问题
- 现有 EEG 智能体评测碎片化，无法衡量长时程分析与工具编排能力。
- 方法
- 统一基准覆盖六类 EEG 任务、2 秒到近 23 小时信号，提供 10 个确定性工具要求智能体自主构建多步工作流。
- 结果
- 测试 15 个模型家族共 29 个前沿 LLM，能区分规模与推理成本之外的能力差异，暴露长时程分析短板
- 影响
- 做医疗信号 agent 的团队可用它定位长时程推理与工具使用的真实差距。
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