CL-Bench Life

首个全人工策展的真实生活上下文学习基准，评估 LM 从混乱、碎片化日常上下文中学习并推理的能力。

定义

CL-bench Life 是由腾讯混元团队与复旦大学联合构建的 real-life-context-learning 评估基准，包含 405 个上下文-任务对和 5,348 个验证细则。每个任务以身临其境的真实生活上下文为输入，要求模型不依赖外部检索，仅从给定上下文中推理求解。

设计原则

上下文自包含性

所有任务所需信息已整合在提供的上下文中，模型无需调用外部检索工具。这一设计干净地隔离了"上下文学习"这一单一能力，排除了搜索、工具调用、记忆检索等前期阶段的干扰。

全人工策展

每个实例（context + task + rubrics）均由人工编写，确保了任务的真实性和评估的一致性，避免自动生成的偏差。

均衡分布

三大类别各占 33.3%，每类下三个子类各占 11.1%，避免对单一上下文类型的评估偏差。

三大上下文类别

graph TD
    CL[CL-Bench Life: 405 pairs]
    CL --> A[沟通与社交互动 135]
    CL --> B[碎片化信息与修订 135]
    CL --> C[行为记录与活动轨迹 135]
    A --> A1[私密对话]
    A --> A2[群聊与会议]
    A --> A3[社区互动]
    B --> B1[个人信息碎片]
    B --> B2[公共信息碎片]
    B --> B3[创作与修订历史]
    C --> C1[游戏日志]
    C --> C2[数字足迹]
    C --> C3[自我追踪轨迹]

评估方法

Judge Model

使用 LLM-as-judge 进行自动评估。每个任务配备一组 rubrics（细则）：

✅ 必须覆盖项：回复必须包含的信息或推理步骤
❌ 禁止出现项：回复不得包含的错误内容（附理据说明）

每个 rubric 独立判定 pass/fail，任务整体评分取决于所有 rubrics 的满足情况。

四种错误类型

评估框架识别四种非互斥的失败模式：

错误类型	含义	占比
Context-Misused	读了上下文但推理错误	76-84%
Context-Ignored	完全未使用关键上下文信息	36-45%
Format-Error	输出格式不符合要求	10-16%
Refusal	明确拒答或虚假声称信息不足	<3%

核心指标

405 上下文-任务对，5,348 个 rubrics
59.8% 为多轮交互
上下文长度：5.4K – 170.8K tokens，平均 19.4K
最佳模型 (GPT-5.4)：19.3% 解决率
十模型平均：13.8%

2.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape