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- ICML 2025論文解説: BFCL — Berkeley Function Calling Leaderboard 28/03/2026
- Microsoft Research解説: Agent-Pex — AIエージェントの自動評価・テスト生成ツール 28/03/2026
- 論文解説: FeatureBench — AIコーディングエージェントの新機能実装能力を測定するベンチマーク 28/03/2026
- NeurIPS 2024論文解説: GTA — 実行可能ツールによる汎用ツールエージェントベンチマーク 28/03/2026
- 論文解説: Agent-as-a-Judge — エージェントによるエージェント評価フレームワーク 28/03/2026
- 論文解説: AgentTool — マルチエージェントワークフローにおけるツール選択評価ベンチマーク 28/03/2026
- 論文解説: MT-Bench — LLM-as-a-Judgeパラダイムの実証分析 24/03/2026
- 論文解説: RGB Benchmark — RAGに必要な4能力の体系的評価 24/03/2026
- ACL 2024論文解説: RAGTruth — RAGシステムの幻覚検出コーパスと評価手法 24/03/2026
- 論文解説: RAGAS — RAGパイプラインの自動評価フレームワーク 24/03/2026
- 論文解説: FlowBench — LLMエージェントのワークフロー型別評価ベンチマーク 23/03/2026
- ACL 2025論文解説: MultiAgentBench — LLMマルチエージェントの協調・競争を評価するベンチマーク 22/03/2026
- 解説: PremAI RAG Evaluation — Metrics, Frameworks & Testing (2026) 21/03/2026
- 論文解説: ARES — An Automated Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems 21/03/2026
- ICLR 2025論文解説: MMTEB — Massive Multilingual Text Embedding Benchmark 21/03/2026
- 論文解説: Beyond Benchmarks — Evaluating Embedding Model Similarity for RAG Systems 21/03/2026
- 論文解説: RAGAS — Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation 21/03/2026
- 調査レポート解説: LangChain State of AI Agents 2025 — 1,340名調査に見るエージェント本番運用の実態 21/03/2026
- 論文解説: RAGAS — RAGシステムの自動評価フレームワーク 20/03/2026
- 論文解説: SWE-bench Verified — LLMコーディングエージェント評価の業界標準ベンチマーク 20/03/2026
- 論文解説: LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation 20/03/2026
- 論文解説: ToolBeHonest — ツール使用LLMの幻覚を多層的に診断するベンチマーク 18/03/2026
- 論文解説: RAGBench — 説明可能な4次元メトリクスによるRAGパイプライン評価ベンチマーク 14/03/2026
- 論文解説: VBench-2.0 - 動画生成モデルの認知・推論能力を評価する次世代ベンチマーク 11/03/2026
- 論文解説: ToolSandbox - LLMツール利用能力のステートフル評価ベンチマーク 08/03/2026
- Microsoft Research AIOpsLab: AIOps手法の標準化ベンチマーク評価フレームワーク 03/03/2026
- 論文解説: Qwen3 Embedding — 3段階学習とモデルマージで実現した多言語テキスト埋め込み 24/02/2026
- PFN解説: PLaMo-Embedding-1B — LLM2Vecで実現した日本語JMTEBトップクラスの埋め込みモデル 24/02/2026
- Voyage AI解説: Voyage 4 — MoEアーキテクチャと共有Embedding空間による次世代テキスト埋め込み 24/02/2026
- Databricks解説: Embeddingモデルのファインチューニングで検索・RAG精度を向上させる 24/02/2026
- 論文解説: MMTEB — 500+タスク×250+言語の大規模多言語テキスト埋め込みベンチマーク 24/02/2026
- 論文解説: RAG-RewardBench — 45報酬モデルによるRAG評価ベンチマーク 23/02/2026
- AWS解説: Amazon Bedrock Model EvaluationのLLM-as-a-Judge機能によるRAG品質評価 23/02/2026
- 論文解説: LLM Judges Are Error-Prone — RAG評価における系統的エラーの実測分析 23/02/2026
- 論文解説: Automated Evaluation of RAG Pipelines with LLM-as-a-Judge — GPT-4oからOSSまでRAG評価Judgeの実証比較 23/02/2026
- カンファレンス論文解説: BFCL — Berkeley Function Calling Leaderboardによるツール呼び出し能力の標準ベンチマーク 23/02/2026
- 論文解説: ALCE — LLMの引用付きテキスト生成を自動評価するベンチマーク 23/02/2026
- 論文解説: HELMET — 51モデルで検証する長コンテキストLLMの効果的な評価フレームワーク 22/02/2026
- NeurIPS 2023論文解説: Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena 22/02/2026
- ICLR 2025 Spotlight論文解説: TheAgentCompany — 実世界タスクでのLLMエージェントベンチマーク 22/02/2026
- NVIDIA解説: 合成データによるRAGパイプライン評価・最適化 — NeMo Curator実践ガイド 22/02/2026
- 論文解説: LLMエージェント評価・ベンチマークの包括的サーベイ（KDD 2025） 22/02/2026
- CVPR 2024論文解説: MMMU — 大規模マルチモーダル理解・推論ベンチマーク 22/02/2026
- 論文解説: ARES — RAGシステムの自動評価フレームワーク 22/02/2026
- ICLR 2025論文解説: JudgeBench --- LLM-as-Judgeの評価ベンチマーク 22/02/2026
- 論文解説: ARAGOG — RAGパイプライン構成の体系的評価フレームワーク 22/02/2026
- AWS: Amazon Bedrock AgentsをRagasとLLM-as-a-Judgeで評価する 22/02/2026
- Anthropic: AIエージェント評価の実践ガイド — Demystifying Evals 22/02/2026
- 論文解説: MAESTRO — Multi-Agent Evaluation and Testing for Real-world Orchestration 22/02/2026
- 論文解説: When AIs Judge AIs — Agent-as-a-Judgeサーベイ 22/02/2026
- 論文解説: Agent-as-a-Judge — エージェントでエージェントを評価する 22/02/2026
- 論文解説: MMMU-Pro — マルチモーダル理解ベンチマークの堅牢化手法とOCRボトルネック 22/02/2026
- 論文解説: WebArena — 812タスクの現実的Web環境で自律エージェントを評価する 21/02/2026
- 論文解説: MLE-bench — 75のKaggleコンペでMLエンジニアリングエージェントを評価する 21/02/2026
- 論文解説: RAGLAB — RAGアルゴリズムの公平比較を実現するモジュラー研究フレームワーク 21/02/2026
- 論文解説: GAIA — 汎用AIアシスタントの実力を測る466タスクベンチマーク 21/02/2026
- 論文解説: τ-bench — ツール・エージェント・ユーザー三者間対話の信頼性ベンチマーク 21/02/2026
- 論文解説: RAGAS — 参照フリーRAGパイプライン自動評価フレームワーク 21/02/2026
- 論文解説: SWE-bench — 実世界GitHubイシューでLLMのソフトウェアエンジニアリング能力を評価する 21/02/2026
- 論文解説: RULER — Needle-in-a-Haystackの先にあるロングコンテキストLLM評価の決定版 20/02/2026
- 論文解説: JOrthoBench — 日本語表記ゆれによるLLM評価の盲点を暴く 19/02/2026
- AWS技術ブログ解説: LLM-as-a-Judge on Amazon Bedrock — マネージドLLM評価の実装ガイド 19/02/2026
- 論文解説: RouterBench — LLMルーター評価のための標準ベンチマーク 19/02/2026
- NVIDIA技術ブログ解説: Mastering LLM Techniques: Evaluation — LLM・RAG評価の包括的ガイド 19/02/2026
- 論文解説: PromptEval — プロンプトエンジニアリングの「何が重要か」を定量評価するフレームワーク 19/02/2026
- 論文解説: Evaluation-Driven Development and Operations（EDD）— LLMエージェントのライフサイクル評価統合パラダイム 19/02/2026
- 論文解説: When Better Prompts Hurt — 評価駆動プロンプト開発（EDPD）フレームワーク 19/02/2026
- Anthropic解説: A Statistical Approach to Model Evaluations — LLM評価に統計的厳密性を導入する5つの提言 18/02/2026
- 論文解説: Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena 18/02/2026
- 論文解説: Lost in the Middle — LLMが長文コンテキストの中間を無視するU字型性能曲線の発見 18/02/2026
- Microsoft Research解説: How to Evaluate LLMs — 本番LLM評価のための完全メトリクスフレームワーク 18/02/2026
- NVIDIA技術ブログ解説: Mastering LLM Techniques: LLMOps — 本番LLMパイプラインの設計パターン 18/02/2026
- 論文解説: Quality Gates in LLM Development — 評価からデプロイまでの品質ゲート体系 18/02/2026
- 論文解説: NoLiMa — 非リテラルマッチングで暴くLLM長文理解の真の限界 18/02/2026
- 論文解説: State of What Art? — マルチプロンプトLLM評価の必要性 18/02/2026
- 論文解説: Chatbot Arena — 人間の選好投票によるLLM評価プラットフォーム 18/02/2026
- AWS技術ブログ解説: Amazon Bedrock AgentsをRagasとLLM-as-a-Judgeで評価する実践ガイド 17/02/2026
- NAACL 2025論文解説: MMAU — 5ドメイン×5能力でLLMエージェントを網羅的に評価するベンチマーク 17/02/2026
- 論文解説: AgentBoard — マルチターンLLMエージェントの分析的評価ボード 17/02/2026
- Anthropic Engineering解説: Demystifying Evals for AI Agents — エージェント評価の実践的フレームワーク 17/02/2026
- 論文解説: SWE-bench — 実世界GitHubイシューでLLMのソフトウェアエンジニアリング能力を測る 17/02/2026
- COLING 2025論文解説: Benchmark Self-Evolving — マルチエージェントによる動的LLM評価フレームワーク 17/02/2026
- Microsoft Research解説: LLM評価のための完全メトリクスフレームワーク — GPU利用率からユーザー満足度まで 17/02/2026
- NVIDIA技術ブログ解説: GitOpsベースLLMOpsパイプラインによるモデル評価の自動化 17/02/2026
- 論文解説: PromptBench — LLM評価を統一するベンチマークライブラリの設計と実装 17/02/2026
- AWS ML Blog解説: Amazon Bedrock AgentsでのRAGAS & LLM-as-a-Judge評価実装 16/02/2026
- 論文解説: AgentBench - LLMエージェント評価の決定版ベンチマーク 15/02/2026