DialFork Leaderboard

DialFork Leaderboard

在一个静态页面上列出各种方法在 DialFork 上的得分，DialFork 是衡量对话式 AI 智能体流程性幻觉的基准。适合要比较智能体方法或想提交自己方法的研究者。

由 DialFork 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这是一个单页静态网页，放的是 DialFork 的排行榜，DialFork 是衡量对话式智能体流程性幻觉的基准。页面从 GitHub 上的一个数据文件读取各行。那里合并了改动，页面无需重新部署就会更新。

适合谁：适合开发对话式智能体、想在同一个基准上比较各种方法的研究者和工程师。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
AI 研究 | 基准作者和评审人员 | 查看各个方法在基准上的位置 | 评审人员打开页面，看一篇新论文的方法排第几。
智能体开发 | 开发对话式智能体的团队 | 把自己的做法和已发表的方法对比 | 团队先看这些行，再决定试哪种方法。
学术界 | 学生和导师 | 找一个可以引用或复现的基准 | 学生阅读这些行，再去 DialFork 项目里看细节。

如果你想运行这个基准或查看它的提示词，可以跳过它，因为这个页面只列出结果。

用在哪里：

• 网页浏览器，通过 Hugging Face 上的 Space 页面
• Windows、macOS 或 Linux 上的任意浏览器，打开下载好的 index.html

Use case | Who | What they get back
比较方法 | 研究者 | 一张表里的所有排行榜行
添加方法 | 方法的作者 | 通过 DialFork 的 GitHub 项目提交，合并后这个页面就会更新
保留本地副本 | 开发者 | 文件夹里的两个文件，可以直接打开

如何设置：

• 一个能联网的网页浏览器，因为页面要从 GitHub 加载各行数据
• Python 和 pip，仅下载这一步用到

1. 安装 huggingface_hub 包。
2. 把这个 Space 下载到名为 leaderboard 的本地文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 在网页浏览器里打开 index.html。

pip install -U huggingface_hub
hf download DialFork/leaderboard --repo-type space --local-dir leaderboard
cd leaderboard

如何使用：打开 Space 页面，阅读各行。想添加自己的方法，就按 DialFork GitHub 项目里的排行榜指南，在那里提交 pull request。

Tool | What it does
index.html | 读取数据文件并显示各行的那个单页
DialFork/dialfork | 这个 Space 为基准列出的数据集

示例：你打开页面，阅读方法表。之后，DialFork 项目里合并了一个添加新方法的 pull request，新的一行就会自动出现在页面上。

新手与专家：如果你是新手，流程性幻觉指的是对话式智能体在应该遵循的流程里编造或跳过步骤。打开页面，读一读各行，看看各方法有什么不同。

如果你熟悉这个领域，这个页面没有后端。它加载时从 GitHub 取一个 JSON 文件，让结果集中在一处。来源没有列出指标和方法，所以请在页面里查看。

打开排行榜页面
页面从 GitHub 取数据文件
各行显示在表格里
合并后的改动无需重新部署

注意事项：

• 页面需要联网才能加载各行数据
• 来源没有列出指标或分数
• License: mit
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: GitHub 上的一个数据文件，页面在你的浏览器里读取它

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：2
• 构建方式：static
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/DialFork/leaderboard
• 文件：https://huggingface.co/spaces/DialFork/leaderboard/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。