劳德研究所发布“弹弓”AI资助首批名单：15支团队入选，欲重塑AI评测标准

周四，劳德研究所（Loud Institute）发布首轮“弹弓（Slingshot）”人工智能资助计划，目标是“推动人工智能的科研与应用”。该计划为研究者提供传统高校难以比拟的资源——包括资金、算力以及产品与工程支持——以加速AI研究与成果落地。作为交换，入选者需产出可实际转化的结果，如初创公司、开源项目或其他类型的研究产出。

首批共有 15个项目入选，重点对准当前人工智能领域最具挑战的话题之一——AI评估体系。其中不少项目已在业界具备知名度，如命令行编码基准工具 Terminal Bench，以及长期聚焦通用人工智能（AGI）能力评测的 ARC-AGI 项目最新迭代。

同时，多支团队正尝试以全新视角破解评测瓶颈。加州理工学院与德克萨斯大学奥斯汀分校联合推进的 Formula Code，旨在评估AI代理在优化既有代码时的表现；哥伦比亚大学团队推出的 BizBench，则为“白领AI代理”构建综合测试标准，关注AI在商务与决策任务中的真实能力。此外，还有项目探索强化学习与模型压缩的新路径，以建立更通用、更易扩展的评估框架。

另一个看点是，SWE-Bench 联合创始人 John Boda Yang 也加入了本轮计划，并将牵头新项目 CodeClash。该项目借鉴 SWE-Bench 的成功经验，计划通过动态、竞赛式机制来评测AI的编程与代码能力。

在接受 TechCrunch 采访时，Yang 表示：“我相信，持续借助第三方核心基准开展开放评测，是推动整个行业前进的关键。但我也担忧，如果未来评测体系被少数公司掌控，研究的开放性与可比性恐将受到影响。”

借助“弹弓”计划，劳德研究所正尝试为学术界与产业界搭建新的桥梁，让前沿AI研究更快走向实际应用。此举被视为当下AI评估体系重塑的重要一步。