【第356期】（中文）ALE-Bench：AI如何应对复杂算法工程挑战？人类专家与AI的差距在哪？

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：

ALE-Bench: A Benchmark for Long-Horizon Objective-Driven Algorithm Engineering

Summary

ALE-Bench 是一个旨在评估人工智能系统在算法工程领域表现的新基准测试。它使用了来自 AtCoder 启发式竞赛的实际优化难题，这些问题计算难度高且没有已知精确解。与传统的短时、通过/失败编码基准不同，ALE-Bench 鼓励 AI 系统在长时间范围内 迭代优化解决方案。研究发现，虽然 大型语言模型 (LLM) 在特定问题上表现出色，但在跨问题的一致性和长时程解决问题能力方面，与人类表现仍存在显著差距，这凸显了该基准在推动未来 AI 发展中的重要性。此外，该基准还提供了一个软件框架，支持 交互式代理架构，并利用测试运行反馈和可视化进行评估。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.09050