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与以往侧重于考查模型是否能记住信息或遵循预设步骤的评估方式不同，GeneBench-Pro 更加注重人工智能模型在真实科研情境下的实际应用能力，旨在让模型能够处理包含噪声、信息缺失甚至干扰的数据，并在此基础上进行判断和分析以得出结论。

GeneBench-Pro 的测试内容涵盖了基因组学、定量生物学及转化医学等多个领域，总共包含 129 道题目。这些题目被划分为 10 个主要领域和 21 个子领域，涉及统计遗传学、群体遗传学、功能基因组学、蛋白质组学等多个分支。每道题目都为模型提供了一份贴近真实科研环境的数据集、简要的实验背景介绍以及一个与后续决策相关的目标问题。模型需要自主完成数据探索、选择合适的分析方法，并在过程中不断调整策略，最终给出答案。

为了规避传统长流程基准测试中常见的评分不准确问题，OpenAI 在设计 GeneBench-Pro 时，将合成数据作为核心构建材料。这是因为如果直接使用历史真实数据来设计题目，往往存在多条有效的分析路径，可能导致模型即便采用了错误的方法，也可能偶然得到正确答案。

通过使用合成数据，OpenAI 能够完全掌控数据的底层因果关系和生成过程，从而更精确地评估模型是否真正理解了问题，而不是通过“取巧”的方式来获得答案。

目前，OpenAI 已在 Hugging Face 上公开了 10 道 GeneBench-Pro 的示范性题目，并提供了一个交互式界面供外部研究人员试用。后续，OpenAI 计划将其中 50 道题目开放给 Artificial Analysis 进行独立的第三方评测，以验证不同模型在这一基准测试中的实际性能。

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