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TokaMark: A Comprehensive Benchmark for MAST Tokamak Plasma Models

TokaMark：MAST托卡马克等离子体模型的综合基准

Cécile Rousseau, Samuel Jackson, Rodrigo H. Ordonez-Hurtado, Nicola C. Amorisco, Tobia Boschi, George K. Holt, Andrea Loreti, Eszter Székely, Alexander Whittle, Adriano Agnello, Stanislas Pamela, Alessandra Pascale, Robert Akers, Juan Bernabe Moreno, Sue Thorne, Mykhaylo Zayats

机构 * IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； UK Atomic Energy Authority（英国原子能局） ； STFC Hartree Centre（STFC哈特ree中心） 纠错

AI总结 为解决聚变数据稀缺、分散且标注不一致的问题，提出TokaMark基准，包含14项任务，统一多模态聚变数据访问和评估协议，并提供基线模型，以加速数据驱动的AI等离子体建模。

WildIFEval: Instruction Following in the Wild

WildIFEval: 野外指令遵循

Gili Lior, Asaf Yehudai, Ariel Gera, Liat Ein-Dor

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（希伯来大学杰里科分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 提出WildIFEval数据集，包含7K条真实用户的多约束指令，用于评估LLM的指令遵循能力，发现所有模型仍有较大改进空间。

Comments Accepted to the 5th Workshop on Generation, Evaluation and Metrics (GEM) at ACL 2026