agentic-learning-ai-lab/daily-oracle
收藏Hugging Face2025-07-13 更新2025-11-01 收录
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资源简介：
Daily Oracle是一个使用自动生成的每日新闻QA对来持续评估大型语言模型（LLM）未来预测能力随时间演变的基准。数据集包括两个版本，当前版本覆盖2020年1月1日至2025年6月30日，包含18,317个True/False问题和16,487个多项选择题；2020-2024版本覆盖2020年1月1日至2024年12月30日，包含16,783个True/False问题和14,727个多项选择题。
Daily Oracle is a continuous evaluation benchmark using automatically generated QA pairs from daily news to assess how the future prediction capabilities of LLMs evolve over time. The dataset includes two versions, the current version covers from January 1st, 2020 to June 30th, 2025, containing 18,317 TF questions and 16,487 MC questions; the 2020-2024 version covers from January 1st, 2020 to December 30th, 2024, containing 16,783 TF questions and 14,727 MC questions.
提供机构：
agentic-learning-ai-lab
