Sasha Rush 在分享开头就提到，Cursor Composer 在他们的内部 benchmark 上的表现几乎与最好的 Frontier 模型（前沿模型）持平，并且优于去年夏天发布的所有模型。它的表现明显好于最好的开源模型，以及那些被标榜为"快速"的模型。
当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限：几乎所有主流 Benchmark（如 MATH500、AIME）都聚焦于孤立的单步问题，问题之间相互独立，模型只需「回答一个问题，然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同： 为填补这一空白，复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。
香港科技大学KnowComp实验室提出基于《欧盟人工智能法案》和《GDPR》的LLM安全新范式，构建合规测试基准并训练出性能优异的推理模型，为大语言模型安全管理提供了新方向。
这世上有太多 AI benchmark 了，但没有一个 benchmark 能让你心跳加速。 直到近日，AlphaArena 出现了。 这是由初创团队 NOF1 推出的一个「AI 炒币实盘竞技场」，现在已开放全网围观：竞技场地址：https://nof1.ai/
美团LongCat团队发布了当前高度贴近真实生活场景、面向复杂问题的大模型智能体评测基准——VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）。VitaBench以外卖点餐、餐厅就餐、旅游出行三大高频生活场景为典型载体，构建了一个包含66个工具的交互式评测环境，并设计了跨场景综合任务。
最近，一家叫 Numeral 的公司刚刚完成了 3500 万美元的 B 轮融资，由 Mayfield 领投，Benchmark、Uncork Capital、Y Combinator 和 Mantis 参与。这轮融资距离他们今年 3 月完成的 1800 万美元 A 轮仅仅过去了 6 个月，公司估值已经达到 3.5 亿美元。
答案或许渐渐清晰。李飞飞团队与斯坦福 AI 实验室正式官宣：首届 BEHAVIOR 挑战赛将登陆 NeurIPS 2025。这是一个为具身智能量身定制的 “超级 benchmark”，涵盖真实家庭场景下最关键的 1000 个日常任务（烹饪、清洁、整理……），并首次以 50 个完整长时段任务作为核心赛题，考验机器人能否在逼真的虚拟环境中完成真正贴近人类生活的操作。
华人 95 后“叫板”谷歌搜索，联合创办 AI 搜索公司融资 6 亿多元！2021 年，美国哈佛大学华人校友 Jeffrey Wang 和室友威尔·布莱克（Will Bryk）创办了一家名为 Exa 的 AI 搜索公司。经过几年的发展，其于当地时间 2025 年 9 月 3 日宣布已筹集到 8500 万美元的 B 轮融资（约等于 6.16 亿人民币），公司估值达到 7 亿美元。
近年来，生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而，在现实世界应用中，动态环境下的数据分布和任务需求不断变化，大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
我们也看过各种 AI Coding 领域的评测，发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核，却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目，已难以衡量 Code Agent 的实际效果。
