提出开放式知识评估范式与BeQu基准

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出由 Luca Giordano、Simon Razniewski 完成的研究，提出“开放知识评估”新范式，用于评估大语言模型的陈述性知识。该范式不再依赖预设问题，而是让 LLM 在开放式提示下自行陈述知识，以规避基准设计者的可用性偏差。团队据此构建 BeQu（Beyond Questions）基准，包含 10,000 个实体及用于陈述验证的参考语料，并评估了多种语言模型，分析推理投入、模型规模、提示格式与知识领域的影响。数据与排行榜已发布于该工作的 GitHub 仓库。截至本综述，尚无后续跟进报道，事件进展以该篇主报道为准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。