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诊断过度修正、制定下一轮改进计划。 这还不是「日志记录」那么简单,系统开始把改进看成一个长期经营过程,而不是一次次孤立的paœtch。 它不只记录每一代分数,还会比较趋势、识别回退,并把跨代经验沉淀进pe
程序和被测AI必须完全隔离运行,标准答案不能出现在AI能访问的环境中,永远不要对不可信的输入调用eval(),LLM裁判要像处理用户输入一样对AI输出做过滤。有人在推特上评论:说得有点绝对,但当行业围绕分数竞争,分数本身的可信度反而成了最被忽视的东西。评测本身没有错,反而比以往任何时候都重要。不是「分数是多少」,而是「这个分数是怎么来的」。回到开头那10行代码。SWE-bench上,最好的模型跑出
bsp;参考资料: https://x.com/jennyzhangzt/status/2036099935083618487%20 https://arxiv.org/abs/2603.19461
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发布时间:04:53:53
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