21:37官方账号Decoder@Maximilian Schreiner精选73°OpenAI 审查了 SWE-Bench Pro 基准测试,发现约30%的任务存在缺陷。该公司已在官网上撤回对该测试的先前认可。SWE-Bench Pro 常被用于评估AI模型(如 GPT-4)的编程能力,但OpenAI指出许多任务存在数据污染或描述不清的问题。行业OpenAISWE-Bench Pro基准测试编程能力评测10 个信源在谈推荐理由:OpenAI自己查了SWE-Bench Pro,发现三成测试题有毛病,所以不认这个榜了。做AI编程的可以看看。原文
15:46IT之家(博客/媒体)精选72°OpenAI 分析 Scale AI 推出的编程基准 SWE-Bench Pro,在 731 个公开测试任务中约 30% 存在评测缺陷。前沿模型通过率从 2024 年初的 23.3% 升至 8 个月后的 80.3%,OpenAI 认为该基准已无法有效评估模型能力。人工标注识别出 249 个失效任务(占 34.1%),问题包括测试过严、提示不充分、范围过窄和误导性提示。典型错误是要求行首 1 个空格但隐藏测试要求 2 个空格。OpenAI 撤回对其的采用建议,呼吁设计新基准。行业OpenAISWE-Bench ProScale AI编程助手评测基准10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 扒了权威编程基准的皮,发现三成题有坑,想测 AI 写代码别轻信 SWE-Bench Pro 了。原文
09:23shao__meng@shao__meng88°OpenAI 审计发现 SWE-Bench Pro 中约30%的任务存在致命缺陷,包括过严测试、题面欠指定、低覆盖测试和误导性题面。此前公开731题上,前沿模型通过率八个月内从23.3%升至80.3%,但分数飙升主要源于评测噪声而非能力提升。OpenAI 采用自动化质检、人机协同深审和人工标注三层流程,人工审核更常判出“坏题”(约30%)。OpenAI 因此撤回对 SWE-Bench Pro 的推荐,呼吁社区设计更可靠、难刷的编程评测基准。行业SWE-Bench ProOpenAI基准测试代码评测AI安全10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 发现一个流行代码基准有30%的题有问题,分数虚高,直接影响了部署和安全判断。做评测或选模型的人得看这个。原文
05:30官方账号OpenAI@OpenAI精选78°OpenAI对SWE-Bench Pro进行了审计,发现该基准存在约70%的噪音上限,已无法可靠衡量前沿编码能力。该基准在业界广泛使用,但目前已被认为饱和。OpenAI决定撤回之前推荐研究社区使用该基准作为主要编码评估的建议。行业OpenAISWE-Bench Pro基准测试编程能力10 个信源在谈推荐理由:OpenAI发现SWE-Bench Pro这个编码基准有70%噪音上限,已经饱和了,不再适合用来衡量最强AI编码能力。原文
05:28官方账号OpenAI@OpenAIOpenAI 在审计 SWE-Bench Pro 时部署了模型驱动的调查代理,并搭配五名独立资深软件工程师进行人工复审。该方法在规模化检查任务的同时保持专家判断为核心。审计结果未被详细披露,但流程强调了自动代理与人工协作的可行性。行业SWE-Bench ProOpenAI模型驱动代理AI审计软件工程基准10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 公布了一种审计 SWE-Bench Pro 的新方法,结合模型代理和五名资深工程师的独立评审,适合关注基准测试可靠性和自动审计的朋友。原文
04:11官方一手OpenAI Blog(博客/媒体)OpenAI的最新分析指出了SWE-Bench Pro基准测试中存在的信号噪声问题,影响了对AI模型编码能力的评估准确性。该分析发现SWE-Bench Pro存在评估指标不稳定、模型分数波动等问题。这引发了对该基准可靠性的质疑,可能影响模型比较和性能判断。行业OpenAISWE-Bench Pro编码基准评估可靠性10 个信源在谈推荐理由:OpenAI发文说SWE-Bench Pro这个编码基准有噪声问题,做评估的得留个心眼。原文