面向发现式智能的基准：TRACES
本文介绍 Apodex Discovery 提出的 TRACES 基准，用于评估 AI 系统能否通过证据充分、可审计、可修复的调查得到正确结果。与传统基准只衡量最终答案不同，TRACES 将评估单位扩展为完整调查过程，通过结果验证器与盲评的过程验证器（HDS6：工具、修复、备选解释、连贯性、证据、适用边界）双通道评价。基准提供 AAV 衣壳设计、药物再利用、临床试验、大模型工程四个可执行环境，实验显示过程诊断反馈可使结果得分平均提升 0.155。文章还比较了 TRACES 与 MMLU、SWE-bench 等基准的差异。
