近年來，大模型層出不窮，令人目不暇接。為更好理解大模型的能力，許多評(píng)測(cè)集（Benchmarks）應(yīng)運(yùn)而生。

然而，這些評(píng)測(cè)集的質(zhì)量常常受到質(zhì)疑：標(biāo)準(zhǔn)答案出錯(cuò)、指令模糊或錯(cuò)誤、題目重復(fù)、數(shù)據(jù)泄漏等。

那么，代碼評(píng)測(cè)集的現(xiàn)狀究竟如何？

為了回答這個(gè)問題，由香港科技大學(xué)牽頭，聯(lián)合香港中文大學(xué)、中山大學(xué)等多所機(jī)構(gòu)，耗費(fèi)近一年時(shí)間，深入調(diào)研了過去10年間的274個(gè)代碼評(píng)測(cè)集，推出了一份《代碼評(píng)測(cè)集發(fā)展指南55項(xiàng)》（英文名：How2Bench，下稱《指南》）。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2501.10711

該指南涵蓋代碼評(píng)測(cè)集設(shè)計(jì)、構(gòu)建、評(píng)測(cè)、分析、發(fā)布五大階段，共包含55條檢查項(xiàng)。

研究團(tuán)隊(duì)指出，代碼評(píng)測(cè)集的質(zhì)量不容樂觀：

• 即使是上千引的代碼評(píng)測(cè)集，也存在題目重復(fù)、測(cè)試用例錯(cuò)誤、標(biāo)準(zhǔn)答案錯(cuò)誤、未刪除的隱私信息等問題；
• 近70%的代碼評(píng)測(cè)集沒有采取數(shù)據(jù)質(zhì)量保證措施；
• 超90%的以測(cè)試用例為通過依據(jù)的代碼評(píng)測(cè)集沒有考慮代碼覆蓋率；
• 超過一半的代碼評(píng)測(cè)集不提供可復(fù)現(xiàn)信息，如實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置、提示詞等；
• 超過10%的代碼評(píng)測(cè)集不開源或僅部分開源；
• 超18%的代碼評(píng)測(cè)集會(huì)作為后續(xù)評(píng)測(cè)集的源頭繼續(xù)擴(kuò)大其影響（如圖6），意味著代碼評(píng)測(cè)集中的漏洞會(huì)持續(xù)傳遞，影響后續(xù)評(píng)測(cè)集的質(zhì)量與可靠性。

研究過程

圖1 研究過程大綱

研究團(tuán)隊(duì)將研究過程分為四個(gè)步驟：指南構(gòu)建、文獻(xiàn)綜述、焦點(diǎn)案例分析、問卷調(diào)查。

• 指南構(gòu)建：研究團(tuán)隊(duì)首先起草了初步的指南，之后通過頭腦風(fēng)暴、查閱文獻(xiàn)和對(duì)模型開發(fā)人員、模型評(píng)測(cè)人員的走訪，對(duì)初版指南進(jìn)行增刪修改，最終敲定了這份包含55條檢查項(xiàng)的構(gòu)建《指南》How2Bench；
• 文獻(xiàn)綜述：為探究代碼評(píng)測(cè)集的現(xiàn)狀，研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)發(fā)表年份（2014–2024年）、發(fā)表刊物（軟件工程頂會(huì)、人工智能頂會(huì)及前沿arXiv）、任務(wù)（代碼相關(guān)），進(jìn)行滾雪球式收集，最終收錄274個(gè)代碼相關(guān)評(píng)測(cè)集（包含為深度學(xué)習(xí)/大模型設(shè)計(jì)的評(píng)測(cè)集）；
• 焦點(diǎn)案例分析：針對(duì)Top 5的代碼任務(wù)，研究團(tuán)隊(duì)選取了前五個(gè)最高引的代碼評(píng)測(cè)集及一個(gè)最新的代碼評(píng)測(cè)集作為焦點(diǎn)案例進(jìn)行重點(diǎn)剖析，摘錄其中的不足之處，引以為戒；
• 問卷調(diào)查：最后，研究團(tuán)隊(duì)探尋從業(yè)者意識(shí)上的不足，及意識(shí)與行為之間的差距，研究哪些不良操作是由「沒有意識(shí)到其重要性」而導(dǎo)致，哪些是由于時(shí)間、精力、人力成本所限制而導(dǎo)致。

代碼評(píng)測(cè)集開發(fā)的生命周期

研究團(tuán)隊(duì)將代碼評(píng)測(cè)集的開發(fā)過程分為五個(gè)階段（如圖2）：設(shè)計(jì)、構(gòu)建、測(cè)評(píng)、分析、發(fā)布。

圖2 代碼基準(zhǔn)開發(fā)的生命周期

• 設(shè)計(jì)（Design）：在構(gòu)建評(píng)測(cè)集之前，要先考慮該評(píng)測(cè)集所要評(píng)測(cè)的范圍、所要考察的模型能力、是否彌補(bǔ)了相關(guān)評(píng)測(cè)集的空白、以及評(píng)測(cè)集所設(shè)計(jì)的輸入輸出是否符合真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑u(píng)測(cè)設(shè)計(jì)可以避免；
• 構(gòu)造（Construction）：確定了評(píng)測(cè)集的動(dòng)機(jī)和設(shè)計(jì)之后，開始構(gòu)建評(píng)測(cè)集。代碼評(píng)測(cè)集中的數(shù)據(jù)通常從開源平臺(tái)、社區(qū)等（例如 GitHub、LeetCode 和 StackOverflow）收集，經(jīng)過篩選（例如去掉低質(zhì)量數(shù)據(jù)）、清洗（例如刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、降噪）、整理（例如將測(cè)試數(shù)據(jù)與所測(cè)代碼配對(duì)）等預(yù)處理方法。該階段還伴隨判定方式（oracle）的構(gòu)建，例如準(zhǔn)備測(cè)試用例等。
• 評(píng)估（Evaluation）：評(píng)測(cè)集建立好后，在模型評(píng)估時(shí)也有不少問題：在什么環(huán)境下、用什么實(shí)驗(yàn)設(shè)置（如溫度、重復(fù)次數(shù)、采樣次數(shù)、上下文設(shè)置、提示詞方式）進(jìn)行評(píng)測(cè)？在幾個(gè)模型上評(píng)測(cè)？評(píng)測(cè)結(jié)果是否具有偶然性？是否可復(fù)現(xiàn)？實(shí)驗(yàn)過程是否完整記錄？諸如此類設(shè)置在評(píng)估過程中也是不規(guī)范的重災(zāi)之地。
• 分析（Analysis）：評(píng)測(cè)得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果后，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析、啟發(fā)與反思也是重要的步驟。此階段涉及比較每個(gè)模型的表現(xiàn)，以找出表現(xiàn)異常的模型；使用適當(dāng)?shù)囊曈X輔助工具（例如條形圖和表格），以便于更清晰地觀察模型之間、不同設(shè)置下、與相關(guān)評(píng)測(cè)集、或上游下游任務(wù)表現(xiàn)的相關(guān)性。
• 發(fā)布（Release）：最后是發(fā)布評(píng)測(cè)集。這一階段需要對(duì)評(píng)測(cè)集所用的材料（如評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)、評(píng)估方式（如測(cè)試用例）、運(yùn)行環(huán)境（如docker）、可運(yùn)行代碼或代碼實(shí)例等）進(jìn)行整理與打包，以提高評(píng)測(cè)的可復(fù)現(xiàn)性；提供許可證（license），以明確使用權(quán)限及方式；提供清晰的文檔，以指導(dǎo)用戶有效地利用基準(zhǔn)測(cè)試；提供實(shí)驗(yàn)日志，以提高評(píng)測(cè)的可靠性與透明性。

綜述一覽

研究團(tuán)隊(duì)可視化了所深入研究的274個(gè)代碼評(píng)測(cè)集，展示了它們的時(shí)間分布（圖3）、引用量分布（圖4）、代碼任務(wù)分布（圖5）等。

圖3 代碼評(píng)測(cè)集時(shí)間分布

圖4 代碼評(píng)測(cè)集引用量分布

圖5 代碼任務(wù)分布圖

研究團(tuán)隊(duì)還對(duì)代碼評(píng)測(cè)集的繼承關(guān)系進(jìn)行分析。如圖6所示，HumanEval、MBPP、Spider、CodeSearchNet被下游代碼評(píng)測(cè)集繼承得較為頻繁。

另外，值得注意的是，18%的代碼評(píng)測(cè)集（50/274)被后續(xù)評(píng)測(cè)集繼承、擴(kuò)展。這也意味著上游代碼評(píng)測(cè)集的質(zhì)量不僅影響自身的評(píng)估可靠性，還將持續(xù)影響下游代碼評(píng)測(cè)集。

圖6 代碼評(píng)測(cè)集之間的繼承關(guān)系

評(píng)測(cè)集「設(shè)計(jì)」階段現(xiàn)狀——偏科嚴(yán)重

針對(duì)「設(shè)計(jì)」階段，研究團(tuán)隊(duì)提出了4條檢查項(xiàng)?！吨改稀分赋觯跇?gòu)建之前，從業(yè)者應(yīng)先做好調(diào)研，以確保提出新的評(píng)測(cè)集的必要性和重要性（如，是否已存在大量相似的評(píng)測(cè)集）；明確定義評(píng)測(cè)集所評(píng)估的模型能力范圍（如，評(píng)測(cè)的是代碼續(xù)寫能力、理解能力，或是其他）；思考清楚待評(píng)估的能力是否符合真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景（如，輸入是否符合實(shí)際；輸出形式是否真的為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景所需）。

綜述發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的代碼評(píng)測(cè)集偏科嚴(yán)重：

• 編程語言：58%（158/274）的評(píng)測(cè)集評(píng)估了Python，39%（107/274）評(píng)估了Java，23%（63/274）評(píng)估了C++，其他編程語言則很少被評(píng)估。有31種編程語言僅被一個(gè)代碼評(píng)測(cè)集覆蓋。具體分布如圖7所示。

圖7 編程語言分布

• 自然語言：相似的，自然語言也能觀察到相似的偏科現(xiàn)象——英語絕對(duì)領(lǐng)先，占據(jù)70%（192/274），中文僅有2%（6/274）。
• 函數(shù)級(jí)的代碼評(píng)測(cè)集占主導(dǎo)（71.8%），項(xiàng)目級(jí)（15.1%）、類級(jí)（2.6%）僅占少數(shù)。

代碼評(píng)測(cè)集是否真的在評(píng)測(cè)所預(yù)期的「代碼能力」？

研究團(tuán)隊(duì)指出，在焦點(diǎn)研究的評(píng)測(cè)集中，10%的評(píng)測(cè)集沒有寫明所評(píng)估的模型能力，或出現(xiàn)預(yù)期評(píng)估的能力與實(shí)際評(píng)估的能力不相符的例子。

例如，被廣泛使用的MBPP（Most-basic Python Problems）致力于評(píng)估評(píng)估模型最基礎(chǔ)的Python 編程能力（measure the ability of these models to synthesize short Python programs from natural language descriptions），然而，其中有一道題是實(shí)現(xiàn)一個(gè)狗的年齡與人類年齡的對(duì)照轉(zhuǎn)換（如圖8）。

圖8 所評(píng)估能力與實(shí)際評(píng)估能力不符的例子

評(píng)測(cè)集「構(gòu)建」階段現(xiàn)狀——數(shù)據(jù)質(zhì)量的重災(zāi)區(qū)

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)代碼評(píng)測(cè)集「構(gòu)建」階段提出了19條檢查項(xiàng)?！吨改稀分赋觯瑥臄?shù)據(jù)收集、清洗、降噪、去重，質(zhì)量審查（如人工篩查、代碼運(yùn)行）、數(shù)據(jù)污染緩解，到最后構(gòu)建完整輸入輸出對(duì)、匹配評(píng)估方案（oracle）等，都要盡量做到「有跡可循、有記錄可查、有質(zhì)量保障，構(gòu)建過程公開、透明、可復(fù)現(xiàn)」等規(guī)范，保證代碼評(píng)測(cè)集構(gòu)建的可靠性。

綜述發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的代碼評(píng)測(cè)集構(gòu)建過程「質(zhì)量堪憂」：

• 62%的代碼評(píng)測(cè)集沒有去重，或在文中沒有提及；
• 近80%的代碼評(píng)測(cè)集沒有處理數(shù)據(jù)泄漏，即模型可能學(xué)習(xí)過評(píng)測(cè)用到的代碼數(shù)據(jù)而導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果被高估；
• 近七成評(píng)測(cè)集未經(jīng)任何質(zhì)量保障手段，如人工檢查、代碼編譯或執(zhí)行等；
• 在需要用測(cè)試用例判斷是否通過的代碼評(píng)測(cè)集中，僅8.7%評(píng)測(cè)集考慮了代碼覆蓋率。

構(gòu)建時(shí)的數(shù)據(jù)「質(zhì)量保障」，你會(huì)做嗎？

在構(gòu)建評(píng)測(cè)集時(shí)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。

然而，研究團(tuán)隊(duì)展示的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（如圖9）令人失望：67.9% 的評(píng)測(cè)集沒有采取任何數(shù)據(jù)質(zhì)量保證措施。

在做了質(zhì)量保障的代碼評(píng)測(cè)集中，人工檢查占多數(shù)（22.6%）；代碼執(zhí)行僅占2.2%；使用大模型進(jìn)行驗(yàn)證占1.5%；其他方法還包括：代碼倉庫下載量、點(diǎn)贊數(shù)等。

圖9 數(shù)據(jù)質(zhì)量保障方式分布

研究團(tuán)隊(duì)在文中給出了一些反例，例如評(píng)測(cè)集中存在重復(fù)問題（如圖10）、標(biāo)準(zhǔn)答案不正確（如圖11）、測(cè)試數(shù)據(jù)錯(cuò)誤（如圖12）等。

圖10 數(shù)據(jù)重復(fù)的例子（id為71的題目和id為141的題目重復(fù)）

圖11 標(biāo)準(zhǔn)答案不可運(yùn)行的例子（函數(shù)swap 未定義）

圖12 測(cè)試用例錯(cuò)誤的例子（第7、8行預(yù)期輸出應(yīng)為2）

評(píng)測(cè)集「評(píng)估」階段現(xiàn)狀——評(píng)估過程不透明，「復(fù)現(xiàn)」成困難

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)代碼評(píng)測(cè)集「評(píng)估」階段提出了12條檢查項(xiàng)?！吨改稀分赋?，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)具有代表性和完整性；實(shí)驗(yàn)過程要記錄，以提高可復(fù)現(xiàn)性；評(píng)估過程中應(yīng)考慮偶然因素（如大模型所天然具有的隨機(jī)性）對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來的風(fēng)險(xiǎn)，并盡量避免。

研究團(tuán)隊(duì)先將代碼評(píng)測(cè)集中針對(duì)大模型的評(píng)測(cè)集篩選出來（67%=183/274），對(duì)這部分評(píng)測(cè)集的評(píng)估過程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

經(jīng)過觀察，研究團(tuán)隊(duì)指出，在代碼評(píng)測(cè)集的評(píng)估階段，主要存在的問題包括：評(píng)估過程不透明，評(píng)估存在隨機(jī)性，且可復(fù)現(xiàn)性堪憂：

• 34%的代碼評(píng)測(cè)集僅在不到三個(gè)大模型上進(jìn)行評(píng)估，有21個(gè)僅在一個(gè)大模型上進(jìn)行評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的泛化性難以保證；
• 94.9%的評(píng)測(cè)集僅用零樣本（zero-shot）評(píng)測(cè)了一次，實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在偶然性；
• 僅有34.5%的評(píng)測(cè)集在評(píng)估過程中有重復(fù)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在隨機(jī)性；
• 超過半數(shù)的評(píng)測(cè)集不提供評(píng)估所用的提示詞（prompts）、上下文樣本等；僅有3.6%的評(píng)測(cè)集說明了評(píng)測(cè)環(huán)境（如軟硬件設(shè)備），嚴(yán)重阻礙可復(fù)現(xiàn)性；

圖13 評(píng)估階段評(píng)測(cè)的大模型數(shù)量分布

評(píng)測(cè)集「分析」階段現(xiàn)狀——分析維度「格局打開」

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)代碼評(píng)測(cè)集「分析」階段提出了10條檢查項(xiàng)?！吨改稀分赋觯治鰧?shí)驗(yàn)結(jié)果時(shí)應(yīng)盡可能考慮多角度、多維度。

借鑒經(jīng)典度量學(xué)理論中的評(píng)估指標(biāo)，綜合考慮代碼評(píng)測(cè)集的難度（評(píng)測(cè)集是否過于簡(jiǎn)單以至于模型表現(xiàn)過好，或過于困難以至于所有模型均一籌莫展）、區(qū)分度（評(píng)測(cè)集應(yīng)能區(qū)分不同模型的能力）、穩(wěn)定性等。還可以橫向?qū)Ρ韧惔a評(píng)測(cè)集在其他編程語言、相關(guān)任務(wù)、上下游任務(wù)中的表現(xiàn)，分析其是否具有相關(guān)性。

最后，在實(shí)驗(yàn)分析展示階段，圖示盡量恰當(dāng)（如，用折線圖表示趨勢(shì)、柱狀圖表示數(shù)值對(duì)比、餅狀圖表示比例等），數(shù)字盡量清晰。

研究團(tuán)隊(duì)經(jīng)過對(duì)焦點(diǎn)案例的深入分析指出，30%代碼評(píng)測(cè)集在分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)未能對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，并提供合理解釋；存在實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖示中數(shù)字不可分辨（如圖14）等情況。

圖14 實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖示中數(shù)字不可分辨的例子

評(píng)測(cè)集「發(fā)布」階段現(xiàn)狀——「公開透明」仍需努力

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)代碼評(píng)測(cè)集「發(fā)布」階段提出了10條檢查項(xiàng)?！吨改稀分赋?，代碼評(píng)測(cè)集發(fā)布時(shí)，應(yīng)設(shè)置好許可證（license）以明確使用權(quán)限及方式；提供評(píng)測(cè)所需的完整素材，包括評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)、評(píng)估方式（如測(cè)試用例）、運(yùn)行環(huán)境（如docker）、可運(yùn)行代碼或代碼實(shí)例等；準(zhǔn)備使用文檔，以提高用戶友好性；提供評(píng)測(cè)運(yùn)行時(shí)日志，以提高評(píng)測(cè)的可靠性與透明性，便于其他從業(yè)人員使用。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，近20%的代碼評(píng)測(cè)集沒有設(shè)置許可證，這使得代碼數(shù)據(jù)的權(quán)限不清晰；超過半數(shù)的評(píng)測(cè)集不提供可復(fù)現(xiàn)的提示詞，阻礙可復(fù)現(xiàn)性。

團(tuán)隊(duì)還指出，在公布的代碼評(píng)測(cè)集中要注意刪除隱私、敏感信息（如API密鑰、個(gè)人郵箱、密碼等），避免隱私泄漏（如圖15）。

圖15 包含隱私信息的例子（包含API key）

「問卷調(diào)查」剖析，發(fā)現(xiàn)問題——對(duì)「可復(fù)現(xiàn)」不重視

最后，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了問卷調(diào)查，共發(fā)出50份問卷，其中49份有效。

團(tuán)隊(duì)要求受訪者：（1）來自于AI或軟件工程（SE）領(lǐng)域，且（2）至少正式發(fā)表過一篇論文。其中，有近一半的受訪者曾參與構(gòu)建過代碼評(píng)測(cè)集。

圖16 受訪者的地區(qū)分布

首先，所有受訪者都同意「一份評(píng)測(cè)集構(gòu)建指南對(duì)代碼評(píng)測(cè)集的構(gòu)建能起到很大幫助」；《指南》中85%（47/55）的檢查項(xiàng)都得到超八成受訪者的認(rèn)同。

有趣的事，凡是曾經(jīng)參與過代碼評(píng)測(cè)集構(gòu)建的受訪者，對(duì)檢查項(xiàng)的認(rèn)可度都非常高，55條中有53條得到了所有參與過評(píng)測(cè)集構(gòu)建的受訪者的認(rèn)同。

然而，研究團(tuán)隊(duì)也從問卷調(diào)查中，識(shí)別到從業(yè)者意識(shí)上的不足：

• 超過15% 的受訪者沒有意識(shí)到評(píng)測(cè)集中的數(shù)據(jù)應(yīng)具有代表性；
• 16% 的受訪者沒有意識(shí)到數(shù)據(jù)要降噪或去重；
• 超過4成的受訪者認(rèn)為記錄實(shí)驗(yàn)環(huán)境不重要，如硬件設(shè)備、型號(hào)，軟件版本，使用的模型框架或庫等。

受訪者意識(shí)上的「缺失」正好解釋了研究團(tuán)隊(duì)在綜述中的觀察——數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂、可復(fù)現(xiàn)性差、公開透明性差。

最后，研究團(tuán)隊(duì)將綜述及指南整理成一份40頁的研究論文，并附上完整的《指南》，希望能喚起大模型從業(yè)者對(duì)代碼評(píng)測(cè)集質(zhì)量的注意，對(duì)評(píng)測(cè)集可靠性、可復(fù)現(xiàn)性的重視。

總結(jié)

該研究做出了如下貢獻(xiàn)：

• 開創(chuàng)性：推出了首個(gè)全面的、可操作的的代碼評(píng)測(cè)集構(gòu)建指南，共包含55條檢測(cè)項(xiàng)，涵蓋代碼評(píng)測(cè)集發(fā)展的設(shè)計(jì)、構(gòu)建、評(píng)測(cè)、分析、發(fā)布等五個(gè)階段，為創(chuàng)造一個(gè)更可靠、更透明的研究環(huán)境邁出第一步；
• 實(shí)用性：《指南》可作為從業(yè)者在開發(fā)代碼相關(guān)評(píng)測(cè)集之前/之間的指南，也可作為評(píng)估現(xiàn)有評(píng)測(cè)集的一份清單。為方便使用，研究團(tuán)隊(duì)在論文的最后四頁提供了《指南》的PDF版本；
• 通用性：《指南》中列出的大多數(shù)檢查項(xiàng)都可適應(yīng)于其他類型的評(píng)測(cè)集，例如問答、數(shù)學(xué)、推理和多模態(tài)評(píng)測(cè)集等；
• 影響力：綜述中指出的現(xiàn)狀不容樂觀，引起科研社區(qū)、相關(guān)從業(yè)者對(duì)評(píng)測(cè)集的質(zhì)量、可靠性、可復(fù)現(xiàn)性等問題的重視，指出其嚴(yán)重性和普遍性；且由于評(píng)測(cè)集的繼承關(guān)系，《指南》或?qū)槲磥碓u(píng)測(cè)集的整體質(zhì)量做出貢獻(xiàn)。

作者介紹

指南的第一作者是香港科技大學(xué)的研究助理教授曹嘉倫，主要研究領(lǐng)域包括AI&SE、人工智能測(cè)試、形式化驗(yàn)證等。其余作者包括香港科技大學(xué)博士后王文軒，副教授王帥，教授張成志；香港中文大學(xué)本科生陳昱杰，凌子軒，博士生李樹青、王朝正，教授呂榮聰；香港中文大學(xué)（深圳）博士生余博西，助理教授賀品嘉；中山大學(xué)副教授劉名威，教授鄭子彬等。