研究团队提出测序协议理解基准LibStructBench

2026年10月30日，arXiv Artificial Intelligence 刊出研究团队（Chi-Lam Poon等）的工作，提出并发布 LibStructBench——一个基于文档的基准，用于评估 AI 智能体能否从测序协议中精确重建测序文库结构和分子工作流。报道称，实验显示前沿智能体常给出近似正确的重建，但在分子状态表示和工作流连接性上仍不可靠；更换底层语言模型带来的平均性能差异大于更换智能体框架，且这一差异仅在分子状态重建上具有统计显著性。此外，额外知识在小规模试点中提升了 oligo 家族恢复率，但未提高分子工作流平均分。目前该基准已公开提出，后续评测与改进进展尚待跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。