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Mitosis Bench 病理学智能体基准发布
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AI 综述
2026年10月28日，Prime Intellect RL Residency 学员 Dylan Tirandaz 发布 Mitosis Bench——一个面向病理学的强化学习环境。该基准基于 MIDOG++ 数据集构建，共包含 100 个任务，要求 AI 智能体在肿瘤图像中找出全部核分裂象。报道指出，在该基准上表现最佳的模型 pass@1 仅为 32.4%，表明智能体在病理图像核分裂象识别任务上仍有较大提升空间。目前尚无其他团队在该基准上的评测结果或后续更新。
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最新进展10月28日 01:38
Mitosis Bench 发布，最佳模型 pass@1 仅 32.4%。报道时间线
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10月28日
- AGI HuntMitosis Bench：AI 智能体在肿瘤图像中找核分裂象，最佳模型 pass@1 仅 32.4%
Prime Intellect RL Residency 学员 Dylan Tirandaz 发布 Mitosis Bench——基于 MIDOG++ 数据集、共 100 个任务的病理学 RL 环境，要求 agent 在肿瘤图像中找出全部核分裂象。
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