EdgeBenchは、ByteDance Seedが2026年に公開した、インテリジェントエージェント向けの現実世界学習ベンチマークデータセットです。自律型AIエージェントが現実世界の環境から学習する能力を評価することを目的としています。関連する研究論文には、以下のようなものがあります。 EdgeBench：実世界環境からの学習におけるスケーリング法則の解明 。 このデータセットには、134の実際のタスクが含まれており、そのうち51はオープンソースです。これらのタスクは、科学計算と機械学習、システムとソフトウェアエンジニアリング、最適化、知識推論、形式推論、ゲーム理論という6つの能力カテゴリを網羅しています。

データフィールド:

• task_id: タスクの一意の識別子。
• 名前: タスクの読みやすいタイトル
• カテゴリ: タスクが属するカテゴリ
• 説明：タスクの詳細な説明。
• 言語：タスクに必要なプログラミング言語。
• 指標：タスクを評価する方法
• internet: タスク実行中にインターネットアクセスが許可されるかどうかを示すブール値。

引用

@misc{edgebench2026,
title  = {EdgeBench: Unveiling Scaling Laws of Learning from Real-World Environments},
author = {Deyao Zhu and Xin Zhou and Shengling Qin and Xuekai Zhu and Hangliang Ding and Shu Zhong and others},
year   = {2026},
url    = {https://arxiv.org/abs/2607.05155},
}