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12款主流大語(yǔ)言模型ELLE綜合得分排名

本次測(cè)試包括多領(lǐng)域、多難度的生態(tài)環(huán)境專業(yè)題目，旨在考察大模型在專業(yè)計(jì)算、邏輯推理以及政策分析等多方面的綜合能力。

• 計(jì)算題（約35%）。涉及公式推導(dǎo)、濃度換算、工程參數(shù)計(jì)算等，如溶解氧濃度計(jì)算、污泥體積縮減以及燃料燃燒的理論空氣量計(jì)算。

• 邏輯推理題（約30%）。要求對(duì)污染物特征匹配、環(huán)境機(jī)制分析或治理策略選擇，如分析光化學(xué)煙霧前體匹配、水質(zhì)模型選擇等。

• 專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)題（約25%）。涉及環(huán)境現(xiàn)象解釋、技術(shù)原理或政策影響，如生物吸附劑在重金屬治理中的原理、碳泄漏機(jī)制及其國(guó)際貿(mào)易影響。

• 混合類型（約10%）。結(jié)合了計(jì)算與邏輯推理，典型案例如健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中日均暴露量公式的推導(dǎo)與應(yīng)用。

此次TianGong-Agent-2025-04-01智能體架構(gòu)（https://github.com/linancn/tiangong-ai-langgraph-server）憑借其智能協(xié)作框架在評(píng)測(cè)中表現(xiàn)突出。該架構(gòu)設(shè)計(jì)了一套“問(wèn)題分類→專業(yè)化處理→評(píng)估迭代”的三階段問(wèn)題解決流程。大語(yǔ)言模型首先對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分類，隨后將問(wèn)題分配至相應(yīng)的處理模塊。在這一環(huán)節(jié)，智能體針對(duì)不同類型問(wèn)題可以靈活調(diào)用相應(yīng)工具，包括自動(dòng)檢索知識(shí)庫(kù)，從而更高效、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的動(dòng)態(tài)處理。在得到初步答案后，智能體不會(huì)直接輸出初步結(jié)果，而是進(jìn)入評(píng)估環(huán)節(jié)，通過(guò)多維度評(píng)分體系對(duì)答案質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，并提出具體改進(jìn)建議。若評(píng)分未達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，問(wèn)題將重新進(jìn)入分類環(huán)節(jié)，形成閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制，確保最終輸出的質(zhì)量和可靠性。此外，相較于上一賽季，TianGong-Agent在部分環(huán)節(jié)使用了推理模型。通過(guò)以上策略，使TianGong-Agent能夠像專業(yè)人士一樣處理復(fù)雜問(wèn)題，識(shí)別需求、調(diào)用專業(yè)工具、評(píng)估反思并持續(xù)改進(jìn)，顯著提高了問(wèn)題解決的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)比原生大語(yǔ)言模型更優(yōu)的領(lǐng)域?qū)I(yè)性。

隨著領(lǐng)域數(shù)據(jù)的不斷補(bǔ)充，大語(yǔ)言模型及其應(yīng)用在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的學(xué)科專業(yè)度、應(yīng)用廣度與解題深度方面都有望迎來(lái)進(jìn)一步的提升。我們誠(chéng)摯歡迎更多研究者與開發(fā)者參與到ELLE基準(zhǔn)測(cè)試工作中，共同推動(dòng)AI在綠色發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)中發(fā)揮更加積極的作用。