WinSyn 主要解决什么问题？
它针对现有企业问答基准真实复杂度不足、答案偏短、提问不自然的问题，提供自动生成贴近真实职场场景的合成数据集与问题、标准答案的流水线。
WinSyn: An Automated Pipeline for Realistic Enterprise Question-Answering Evaluation
（翻译）WinSyn：面向真实企业问答评估的自动化流水线
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.12171: WinSyn: An Automated Pipeline for Realistic Enterprise Question-Answering Evaluation
AI 摘要
该论文提出 WinSyn，一个自动生成企业问答评估数据集的流水线：模拟历时数月、最多 25 名不同角色员工参与的项目，合成包含邮件、聊天与文档等存在歧义、信息分散特征的职场数据，并配套长问答、短问答及基于数据的标准答案。作者用前沿模型评测若干智能体基线，各数据集聚合得分均低于 80%，说明企业级深度研究系统仍有较大提升空间。
AI 问答
该数据集是如何构造的？
通过模拟持续数月、涉及最多 25 名不同角色员工的企业项目，生成包含歧义和分散信息的邮件等数据，并据此产出长文本与短文本问题及有数据支撑的标准答案。
评测结果说明了什么？
在最新前沿模型上运行若干智能体基线，各数据集所有查询的平均聚合得分均低于 80%，表明企业场景的深度研究系统仍有明显改进余地。
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