你有没有想过，AI 不仅能记住过去的一切，还能预见未知的未来？
想象一下，让 AI 预测下周的股价、下个月的票房冠军、甚至下届世界杯的赢家……这听起来像科幻片，但如今，它已经成为现实中一场「极限挑战」。
最近，一场专门考验 AI「预言」能力的考试—— FutureX 动态评测基准正式发布。它由字节跳动 Seed 团队联合斯坦福大学 Jose Blanchet 教授团队、复旦大学邱锡鹏教授团队、普林斯顿大学王梦迪教授团队共同打造，让 Grok-4、GPT、Gemini 等模型齐聚预测未来的考场。
论文标题：FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction
数据：
发布后 Elon Musk 转发，并评价该任务为「智能的真正度量」，推特浏览量过千万。
不考「记忆」考「远见」，FutureX 是什么？
过去的 AI 评测，总被诟病像「开卷默写」。题目是固定的，答案是已知的，提前「背好书」，就能轻松拿高分。这更像一场记忆力竞赛，而不是真正的智力考验。
FutureX 则改变了这一逻辑——它让 AI 预测的是尚未发生的未来，完全避免了数据污染／泄漏的可能，可以真实反映 AI 智能体的规划、搜索、复杂推理决策等能力。
每周，系统会自动从全球 195 多个高质量信息源中，筛选出 500 个新的预测任务，涵盖经济、科技、体育等各个领域。从预测一部新电影的首周票房，到判断一场关键体育赛事的胜者，所有题目在 AI 作答时都没有「标准答案」。
未来预测有多难？FutureX 的四层「进阶试炼」
预测未来从来不是简单的猜测，而是对信息搜集、趋势分析、风险判断等综合能力的终极考验。FutureX 将任务划分为四个难度层级，如同为 AI 智能体设置的「段位考核」：
这些任务并非凭空设计，而是基于 195 个精选自 2000 多个网站的高质量信息源，覆盖经济、科技、体育等多个领域，完全对接真实世界的复杂场景。
自动化评测体系，FutureX 是怎么构建的？
为了实现对未来事件的动态评估，FutureX 构建了一套完全闭环的自动化系统：
每天自动抓取值得预测的未来事件；
在事件发生之前调度 23 个主流 LLM/ 智能体进行预测；
在事件发生之后抓取事件结果进行评分。
最新排行榜：谁在预测未来的赛道上领跑？
那么，在这场史无前例的「未来考试」中，谁拔得头筹？（数据统计自 7 月 20 日至 8 月 14 日）
核心发现：
预测未来是推理和搜索的结合。在简单选择题上，不依赖工具的基础 LLM 表现惊人，比如 DouBao-Seed1.6-Thinking 甚至超过部分带搜索功能的智能体；但到了复杂任务，能实时调用工具的智能体优势立刻显现，说明「联网搜索」是 AI 应对复杂预测的必备技能。
AI 的「神预言」vs「马后炮」：差距有多大？
为了搞清楚「预测」到底比「搜索」难多少，研究团队做了一个对比实验：
结果发现：Grok-4 在开启「马后炮模式」时，凭借强大的搜索能力，准确率可以轻松达到很高的水平。然而，一旦切换到「神预言模式」，准确率便断崖式下跌。
这个对比一针见血地指出：搜索信息只是 AI 的基本功，真正的难点在于如何在信息不完整、充满不确定性的情况下，进行高质量的推理和判断。这才是「预测」的精髓，也是 AI 最需要突破的瓶颈。
解密未来预测：AI 需要练好哪些「内功」？
为什么预测未来如此之难？研究发现，三大核心能力至关重要：
工具调用质量：能否精准、高效地使用搜索等工具。
搜索来源可靠性：能否从海量信息中辨别真伪，找到关键信源。
推理规划全面性：能否像人类专家一样，构建全面、严谨的逻辑链条。
简单来说，强大的搜索力和思考力缺一不可。这正是 FutureX 希望推动 AI 发展的核心方向。
未来已来：推动 AI 从「已知」走向「未知」
FutureX 的探索仅仅是一个开始。我们的研究揭示了当前 AI 智能体在迈向真正实用的道路上，必须克服的核心挑战：如何在信息爆炸、充满不确定性的真实世界中，像人类专家一样进行思考、推理和决策。
我们坚信，FutureX 有潜力成为推动 LLM 智能体发展的关键引擎。通过提供一个公平、动态且极具挑战性的评估平台，我们希望能激励学术界和工业界的研究者们，共同开发出能够在高风险、高复杂度真实场景中，比肩甚至超越人类顶尖分析师的下一代 AI 智能体。
周赛开启：一起来可靠评测 Agent
每周题目发布于，预测提交截止为每周三晚 23:59。欢迎阅读我们的技术报告，与我们一同探索 AI 的未来。
