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EarthVerse: Benchmarking Scientific Agents Across Dynamic Earth Systems and Natural Hazards
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- EarthVerse is a benchmark with 405 tasks testing AI agents on Earth-system analysis across 199 documented natural hazard events and 19 hazard families.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building scientific agents that must integrate heterogeneous data sources, reconcile conflicts, and maintain reasoning chains across complex investigations.
- Achtung
- Best systems reach 84.65% answer accuracy but only 34.81% on strict consistency checks, revealing agents complete steps without maintaining coherent chains across evidence and calculations.
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- agent
- eval
- benchmark
Die Patterns dahinter
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- tau-bench (Tool-Agent-User)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
Ein Pattern, ein Tradeoff, eine Produktionspanne. Ein kurzes wöchentliches Briefing für alle, die agentische Systeme bauen.
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