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WideSearch는 ByteDance의 Seed 팀이 2025년에 발표한 "광범위한 정보 탐색"을 위해 설계된 최초의 에이전트 평가 벤치마크 데이터셋입니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.WideSearch:벤치마킹 에이전트 광범위 정보 탐색"는 대규모 사실 수집, 합성 및 검증 가능한 구조화된 출력에서 대규모 언어 모델의 신뢰성과 무결성을 체계적으로 평가하고 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이 벤치마크는 연구팀이 실제 사용자 질의에서 엄선하고 직접 정리한 200개의 고품질 문제(영어 100개, 중국어 100개)로 구성되어 있습니다. 이 문제들은 15개 이상의 다양한 분야에서 수집되었습니다.

데이터 필드:

• instance_id: 작업의 고유 ID(골드 CSV 파일 이름에 해당).
• 쿼리: 일반적으로 필요한 열 이름과 마크다운 테이블 출력 요구 사항을 지정하는 자연어 명령입니다.
• 평가: 자동 평가에 사용되는 직렬화된(문자열) 객체로, 다음이 포함됩니다.

• unique_columns: 기본 키 열(행 정렬용)
• 필수: 나타나야 하는 열 이름입니다.
• eval_pipeline: 열 수준 평가 구성(예: preprocess, metric, criterion).

• 언어: 작업 언어, 값은 en 또는 zh가 될 수 있습니다.

  

소환

@misc{wong2025widesearchbenchmarkingagenticbroad,
title={WideSearch: Benchmarking Agentic Broad Info-Seeking},
author={Ryan Wong and Jiawei Wang and Junjie Zhao and Li Chen and Yan Gao and Long Zhang and Xuan Zhou and Zuo Wang and Kai Xiang and Ge Zhang and Wenhao Huang and Yang Wang and Ke Wang},
year={2025},
eprint={2508.07999},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2508.07999},
}