一、FutureX动态基准：面向未来事件预测的Agent评估
FutureX是一个面向“未来事件预测”的动态在线评测基准。它通过自动化流水线每日生成新题、在事件结算后抓取权威答案并计分，从设计上尽量避免数据污染，系统评估具备检索与推理能力的LLM/Agent。官方样例期评测了25个llm/Agent，定义四类任务（单选、多选、开放式排名、开放式数值）与四级难度分层（L1–L4）。
1. 现有基准的局限
静态/回测为主：许多评测依赖已发生事件或静态网页，难以衡量前瞻性预测与动态检索推理能力，易受“时间泄漏/检索污染”影响。
更新频率与覆盖不足：数据来源有限、题型单一、更新不够频繁，难以形成持续在线的全面评测。
缺少面向 Agent 的系统评测：传统知识题难以反映“搜集证据—整合—在不确定性下决策”的综合能力。
2.为什么需要FutureX
在现实世界中，很多任务不是“查历史”，而是“预测未来”。这种预测题有几个关键挑战：
未知且随着时间变化:与传统的根据事实回答问题不同，未来预测题的答案在预测时是未知的，随时间演变。模型必须在答案尚未公开时就做出判断。
要实时检索最新信息:要预测未来，就不能只靠“训练时记住的知识”；模型必须实时去网络上查：新闻、榜单、报告、数据更新……将多源信息整合起来，这考验模型的搜索、抓取和信息融合能力。
要处理不确定性，做概率判断:未来往往不是非黑即白的，有很多可能性。模型需要权衡多个不确定因素、估算概率，并在模糊与矛盾信息中做判断。
避免“数据泄漏/污染”的问题:如果基准题目用的是历史已知信息，那么模型可能在训练时就“见过”答案，这样测出来的能力就可能是“做过记忆”的而不是真正预测。FutureX通过只出“未来尚未发生”的预测题，等答案发生后再抓取，极大减少这一风险。
基于这些挑战，FutureX的出现是为了填补现有评测体系的空白：提供一个动态、自动、无污染的评测框架，用来真正衡量模型在未来预测任务上的能力。它能检测：模型在未知条件下的思考力、搜索力、判断力，以及面对时间流动时的适应力。
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