摘要

本文介绍了一种名为Language Agent Biology Benchmark (LAB-Bench)的新型基准测试，旨在评估人工智能系统在生物学研究中的实际应用能力。LAB-Bench包含超过2400个多选题，涵盖了文献回顾与推理、图表解读、数据库访问与导航、DNA和蛋白质序列的理解与操作等多个实际研究任务。与以往的科学基准不同，LAB-Bench强调AI系统在实际研究中的辅助作用，特别是在文献搜索和分子克隆等领域。此外，本文还评估了多个前沿商业和开源模型在该基准上的表现，并与人类生物学专家的性能进行了比较。LAB-Bench将持续更新和扩展，预计将成为开发自动化研究系统的有用工具。

原理

LAB-Bench通过提供一系列具体的生物学研究任务，评估AI系统在这些任务上的表现。每个任务都设计得尽可能接近真实的研究场景，要求AI系统不仅能够回忆和理解信息，还能够进行复杂的推理和操作。例如，在文献回顾与推理任务中，AI需要从科学文献中检索信息并进行推理；在DNA和蛋白质序列操作任务中，AI需要理解和执行分子生物学中的具体操作。通过这种方式，LAB-Bench能够全面评估AI系统在生物学研究中的实用性和效率。

流程

LAB-Bench的工作流程包括以下几个步骤：

1. 任务设计：根据生物学研究的实际需求，设计一系列多选题任务，涵盖不同的研究领域和技能。
2. 数据收集：收集相关的科学文献、图表、数据库信息等，作为任务的基础数据。
3. 任务发布：将设计好的任务发布给AI系统，进行评估。
4. 性能评估：通过准确率、精确率和覆盖率等指标，评估AI系统在每个任务上的表现。
5. 结果分析：分析AI系统的表现，并与人类专家的性能进行比较，以确定AI系统的优势和不足。
6. 持续更新：根据评估结果和用户反馈，不断更新和扩展任务集，以保持基准的时效性和相关性。

应用

LAB-Bench的应用前景广泛，主要体现在以下几个方面：

1. AI辅助研究：通过提高AI系统在生物学研究中的表现，加速科学发现的过程。
2. 教育培训：作为教学工具，帮助学生和研究人员提高生物学研究和数据分析的能力。
3. 工具开发：为开发新的AI辅助研究工具提供基准和测试平台。
4. 性能优化：通过持续的评估和反馈，不断优化AI系统的设计和算法，提高其在实际研究中的应用价值。