OlympicArena：上海交大联合 AI Lab 等推出的多学科认知推理基准测试框架

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主要介绍

OlympicArena 是由上海交通大学、上海人工智能实验室（上海 AI Lab）等机构联合推出的多学科认知推理基准测试框架。该框架聚焦于评估 AI 系统在复杂认知推理任务中的表现，涵盖数学、物理、化学、生物、地理、天文学、计算机科学等七大学科领域，包含 11,163 道双语（中英文）题目，题目难度对标国际奥林匹克竞赛级别，旨在为 AI 的多学科推理能力提供全面、高难度的评估基准。

OlympicArena：上海交大联合 AI Lab 等推出的多学科认知推理基准测试框架

功能特点

多学科覆盖：涵盖 7 大核心学科及 34 个细分领域，支持跨学科综合推理能力的评估。
双语支持：题目提供中英文版本，满足国际化测试需求。
细粒度评估：支持答案级和过程级评估，全面检测 AI 的逻辑推理、视觉推理等高级认知能力。
多模态处理：包含图文混合题型，测试 AI 的跨模态信息整合能力。
防数据泄漏机制：采用 N-gram 技术检测模型是否预先见过测试题目，确保评估的公平性。

优缺点

优点：
- 高难度与全面性：题目难度对标国际奥赛，覆盖多学科领域，能有效评估 AI 的复杂推理能力。
- 细粒度评估：支持答案级和过程级评估，提供多维度的性能分析。
- 多模态支持：包含图文混合题型，适应现代 AI 系统处理复杂任务的需求。
缺点：
- 计算资源需求高：评估过程需要高性能计算资源，可能限制部分研究者的使用。
- 数据更新周期：题目更新频率可能较低，需定期补充新题以保持挑战性。

如何使用

环境配置：克隆仓库并安装依赖，例如通过 git clone https://github.com/GAIR-NLP/OlympicArena.git 和 pip install -r requirements.txt。
数据加载：从 HuggingFace 加载指定学科数据，例如 from datasets import load_dataset; dataset = load_dataset("GAIR/OlympicArena", "Math", split="val")。
模型推理：运行推理脚本，指定模型和数据路径，例如 python inference.py --hf_data_path GAIR/OlympicArena --model_output_dir ./model_output/ --split val --model gpt-4o --batch 15。
结果评估：执行评估脚本生成详细报告，例如 python evaluation.py --hf_data_path GAIR/OlympicArena --model_output_dir ./model_output/ --result_dir ./result/ --split val --model gpt-4o。