Apodex Discovery：用于构建和评估发现型 AI 的现实基准与环境

Apodex Discovery 是一个用于构建和评估“发现型 AI”的框架，包含问题侦察、环境-任务-回合抽象和 HDS6 评估。其重载求解器 HDS6 在 AAV 衣壳设计中超过现有最佳 7%，在药物重定位中使 GPT-5.5 和 GPT-5.6-sol 的评分分别提升 2.5 和 7.6 点。

此前 AI 基准多聚焦于已明确规范的任务，而现实问题往往无法直接执行或验证。Apodex Discovery 首次系统性地将 561 个行业中的 423 个真实问题作为基准，并引入独立于任务成功的评估维度，这标志着 AI 评估从封闭任务转向开放、有状态的调查场景，可能改变模型比较和研发方向。

框架通过问题侦察流程从大规模行业问题中筛选高价值问题，利用统一的环境-任务-回合抽象管理数据、工具和验证，使模型能在长时间、有状态且可验证的调查中运行。HDS6 独立评估工具使用、修复、替代方案、连贯性、证据和范围，避免仅以最终结果论英雄，从而更全面衡量智能体的探索能力。

对依赖 AI 进行复杂研究的团队，如药物研发或生物工程，该框架提供了可复用的评测和构建方法。产品可集成类似机制来评估和提升模型的探索与验证能力，缩短从问题定义到可靠输出的周期，降低研发风险和成本。

• 在生物医药研发工具中集成类似于 Apodex 的验证流程，评估和优化模型的药物重定位建议，提升预测准确率。
• 为科研服务平台提供基于 HDS6 的多维度评估模块，帮助用户识别模型在证据收集和替代方案上的弱点。
• 基于问题侦察方法论，为企业定制行业难题库，作为内部 AI 研发的测试基准。
• 将 Apodex 的基准环境作为 SaaS 产品，供 AI 开发者在真实行业问题中迭代和比较模型性能。

• Apodex Discovery 的基准环境和代码是否公开发布？许可证是什么？
• 所选 423 个问题是否具有领域代表性，除生物医学外是否涉及更多行业？
• HDS6 评估指标是否经过了第三方独立验证？
• GPT-5.5 和 GPT-5.6-sol 是真实模型还是虚构实体？如果虚构，基准测试如何保证可信度？