arXiv · cs.CL· Jiacheng Lin·· 14 天前精选AI 评分61
编码智能体长文档任务研究发布 TrialPD-Bench 基准与 TrialScribe 框架
The Last Mile of Coding Agents for Long-Document Tasks: An Empirical Study on Clinical Trial Protocol Digitization
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Jiacheng Lin
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18507v1
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AI 导读
研究者以临床试验方案数字化为测试场景，发布含 150 份公开协议 PDF、四个任务类别的专家标注基准 TrialPD-Bench，并评估九个模型在五种 coding-agent harness 下的表现。结果显示最强智能体也无法完全解决该任务，通常能定位所需证据但在转写与结构化的最后一公里失败；配套的领域 harness TrialScribe 加入任务技能与验证循环，使本地部署的开源模型在八项指标上提升 6.2-59.4 分，达到或超过 GPT-5.6-Sol 等专有模型。
推荐理由
原文用专家标注基准把编码智能体在长文档任务上的失败定位到转写与结构化环节，并给出可复用的领域harness改进数据。
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