ScienceQA

xbench是一个持续更新、无污染、真实世界、特定领域的AI评估框架。它包括两个互补的跟踪：AGI Tracking用于衡量模型的核心能力，如推理、工具使用和记忆； Profession Aligned则是一类新的评估，基于工作流程、环境和商业KPI，与领域专家共同设计。本文档开源了ScienceQA和DeepSearch两个AGI Tracking基准的数据集和评估代码。

XBench is a continuously updated, pollution-free, real-world, domain-specific AI evaluation framework. It includes two complementary tracks: AGI Tracking, which is used to evaluate the core capabilities of models such as reasoning, tool use and memory; and Profession-Aligned, a new type of evaluation designed jointly with domain experts based on workflows, environments and business KPIs. This document open-sources the datasets and evaluation code for the two AGI Tracking benchmarks, ScienceQA and DeepSearch.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在科学问答评估领域，ScienceQA数据集作为xbench框架中AGI追踪系列的核心组成部分，其构建过程体现了严谨的学术规范。该数据集采用加密技术处理原始题目，有效防止搜索引擎爬取导致的数据污染，确保评估结果的纯净性与可比性。数据内容覆盖多学科科学知识，通过专业领域知识的结构化整合，形成标准化的问题-答案对。构建时特别注重题目的逻辑严密性和知识维度的平衡性，为衡量模型的基础认知能力提供可靠基准。

特点

ScienceQA数据集最显著的特征在于其面向真实学术场景的设计理念。题目设置深度融合了科学推理、工具使用和记忆检索等核心认知维度，能够全面映射模型的知识应用能力。数据集采用动态更新的机制，通过版本迭代持续优化题目难度分布和学科覆盖范围。其加密存储模式既保障了数据安全性，又维持了评估过程的透明度，使得不同模型在同等条件下展现性能差异。这种设计使该数据集成为检验人工智能系统科学素养的理想试金石。

使用方法

使用ScienceQA进行评估时，研究者需通过官方GitHub仓库获取解密代码，将加密数据转换为明文格式后进行本地化测试。评估流程采用标准化计分机制，重点关注模型在思维链推理过程中的表现，并记录响应时间等辅助指标。为保证结果公正性，建议在隔离网络环境下运行评估脚本，避免外部数据干扰。完成测试后可通过指定渠道提交智能体系统，由专业团队进行复核验证，最终结果将纳入xbench的全球性能排行榜体系。

背景与挑战

背景概述

ScienceQA数据集作为xbench框架中AGI追踪系列的重要组成部分，专注于评估人工智能模型在科学领域的知识理解与推理能力。该数据集由xbench团队于近年开发，旨在系统性地衡量模型在物理、化学、生物等多学科背景下的核心认知水平。其设计理念源于对通用人工智能基础能力的量化需求，通过构建跨学科的问题集，为模型性能提供可比较的标准化基准。这一数据集的建立推动了科学问答任务从单一领域向复杂跨学科范式的转变，成为衡量AI系统知识整合与逻辑推理能力的关键工具。

当前挑战

ScienceQA数据集所应对的核心挑战在于科学知识的多模态融合与深度推理要求。科学问题往往涉及文本、公式、图表等多种信息载体，模型需具备跨模态语义解析与逻辑链构建能力。在数据集构建过程中，挑战主要体现在学科知识的权威性校验与难度分层设计，需确保问题既覆盖基础概念又包含前沿科学议题，同时避免主观偏见与表述歧义。此外，为防止模型通过记忆而非推理获取答案，数据加密与防污染机制成为保障评估公正性的关键技术壁垒。

常用场景

经典使用场景

在科学教育领域，ScienceQA数据集被广泛用于评估人工智能模型在跨学科科学知识理解与推理方面的能力。该数据集通过涵盖物理、化学、生物等多个科学学科的问题，模拟真实的教育测试环境，帮助研究者检验模型在复杂科学问题解答中的表现。其经典使用场景包括模型在科学问答任务中的准确性测试，以及对比不同模型在相同科学问题上的推理路径和答案生成质量，为科学教育技术的进步提供了重要基准。

实际应用

在实际应用中，ScienceQA数据集被集成到智能教育平台和科学辅助工具中，用于开发自适应学习系统和科学知识问答助手。例如，教育机构可利用该数据集训练模型，为学生提供个性化的科学问题解答服务，增强学习效率。同时，企业研发团队借助其评估产品在科学内容生成方面的可靠性，确保输出结果的准确性和教育价值，从而推动人工智能技术在科学普及和教育创新中的落地。

衍生相关工作

围绕ScienceQA数据集，衍生出了一系列经典研究工作，包括OpenAI的o3-high模型和Google的Gemini 2.5 Pro等顶级模型在该数据集上的性能优化探索。这些工作重点改进了模型的推理机制和知识检索策略，例如通过思维链提示技术提升科学问题的分步解答能力。相关研究不仅丰富了科学问答领域的算法库，还促进了多模态推理模型的创新，为后续AGI追踪评估框架的完善提供了重要参考。