論文の概要: The Ever-Evolving Science Exam

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16514v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 12:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.103191
• Title: The Ever-Evolving Science Exam
• Title（参考訳）: 絶え間なく進化する科学エグゼクティブ
• Authors: Junying Wang, Zicheng Zhang, Yijin Guo, Farong Wen, Ye Shen, Yingji Liang, Yalun Wu, Wenzhe Li, Chunyi Li, Zijian Chen, Qi Jia, Guangtao Zhai,
• Abstract要約: The *Ever-Evolving Science Exam (EESE)* was introduced the **Ever-Evolving Science Exam (EESE)*。 1)5つの分野と500以上のサブフィールドにまたがる専門的な科学インスタンス(クエスト・アンサー・ペア)と,2)定期的に更新された500インスタンスサブセット**EESE*,サンプルと検証により,リーク耐性,低オーバヘッド評価を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.17328333609302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As foundation models grow rapidly in capability and deployment, evaluating their scientific understanding becomes increasingly critical. Existing science benchmarks have made progress towards broad **Range**, wide **Reach**, and high **Rigor**, yet they often face two major challenges: **data leakage risks** that compromise benchmarking validity, and **evaluation inefficiency** due to large-scale testing. To address these issues, we introduce the **Ever-Evolving Science Exam (EESE)**, a dynamic benchmark designed to reliably assess scientific capabilities in foundation models. Our approach consists of two components: 1) a non-public **EESE-Pool** with over 100K expertly constructed science instances (question-answer pairs) across 5 disciplines and 500+ subfields, built through a multi-stage pipeline ensuring **Range**, **Reach**, and **Rigor**, 2) a periodically updated 500-instance subset **EESE**, sampled and validated to enable leakage-resilient, low-overhead evaluations. Experiments on 32 open- and closed-source models demonstrate that EESE effectively differentiates the strengths and weaknesses of models in scientific fields and cognitive dimensions. Overall, EESE provides a robust, scalable, and forward-compatible solution for science benchmark design, offering a realistic measure of how well foundation models handle science questions. The project page is at: https://github.com/aiben-ch/EESE.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルが能力と展開において急速に成長するにつれて、その科学的理解を評価することがますます重要になる。 既存の科学ベンチマークは、広く*Range**、ワイド*Reach**、ハイ*Rigor*に進歩しているが、ベンチマークの妥当性を損なう**データ漏洩リスク**と、大規模なテストによる**評価非効率*の2つの大きな課題に直面している。 これらの問題に対処するために,基礎モデルの科学的能力を確実に評価するための動的ベンチマークである**Ever-Evolving Science Exam (EESE)*を導入する。 私たちのアプローチは2つのコンポーネントで構成されています。 1) 公開されていない**EESE-Pool*で、専門的に5つの分野と500以上のサブフィールドにまたがって100万以上の科学インスタンス(クエスト・アンサー・ペア)を構築、**Range**、**Reach**、**Rigor**を保証するマルチステージパイプラインで構築する。 2) 定期的に更新された500インスタンスのサブセット**EESE**は、リーク耐性の低い低オーバーヘッド評価を可能にするためにサンプリングされ、検証されている。 32のオープンソースモデルとクローズドソースモデルの実験により、EESEは科学分野や認知次元におけるモデルの強みと弱みを効果的に区別することを示した。 全体として、EESEは科学ベンチマーク設計のための堅牢でスケーラブルで前方互換性のあるソリューションを提供し、基礎モデルが科学的な問題にどのように対処するかの現実的な指標を提供する。 プロジェクトページは以下の通り。

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