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arXiv· arXiv:2604.27470· Rebecca Soskin Hicks, Mikhail Trofimov, Dominick Lim, Rahul K. Arora, Foivos Tsimpourlas, Preston Bowman, Michael Sharman, Chi Tong, Kavin Karthik, Arnav Dugar, Akshay Jagadeesh, Khaled Saab, Johannes Heidecke, Ashley Alexander, Nate Gross, Karan Singhal·本站收录· 原文发表

HealthBench Professional:用真实临床医生对话评测大语言模型

HealthBench Professional: Evaluating Large Language Models on Real Clinician Chats

AI 导读

研究者推出开放基准 HealthBench Professional,用临床医生在工作中向 ChatGPT 提出的真实任务评测大语言模型,覆盖诊疗咨询、写作与文档、医学研究三类场景。每个样例为医生撰写的与 ChatGPT for Clinicians 的对话,评分量规由三名以上医生分三阶段撰写并迭代裁定;样例从 15,079 个候选池中按质量、代表性和难度精选,针对近期 OpenAI 模型的困难样例扩充约 3.5 倍,约三分之一样例涉及医生对模型的刻意对抗测试。基准同时收集了人类医生的回答作基线,条件为不限时间、专科匹配、可联网;得分最高的系统是 ChatGPT for Clinicians 中的 GPT-5.4,超过基础版 GPT-5.4、所有其他模型和人类医生。

阅读原文arxiv.org