Cognition 发布 Devin 的 SWE-bench 技术报告
Cognition 发布 Devin 在 SWE-bench 上的技术报告,Devin 在随机抽取的 570 个测试集中解决 79 个问题,成功率 13.86%,高于此前最强的辅助设定基线 Claude 2 的 4.80% 和无辅助设定的 1.96%。
推荐理由:Cognition 公开了评测方法和 Devin 的代码编辑结果,读者可以对照复现并理解智能体在真实仓库上解题的边界。
内容类型
模型到底谁更强:Benchmark 评测成绩、评测方法的争议与排行榜变化。
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Cognition 发布 Devin 在 SWE-bench 上的技术报告,Devin 在随机抽取的 570 个测试集中解决 79 个问题,成功率 13.86%,高于此前最强的辅助设定基线 Claude 2 的 4.80% 和无辅助设定的 1.96%。
推荐理由:Cognition 公开了评测方法和 Devin 的代码编辑结果,读者可以对照复现并理解智能体在真实仓库上解题的边界。
LlamaIndex 用其 Retrieval Evaluation 模块,以 Hit Rate 和 MRR 两项指标评测多种 Embedding 模型(OpenAI、Cohere、Voyage、Jina、bge-large、Google PaLM 等)搭配不同 Reranker 的检索效果。
推荐理由:原文提供了可复现的评测脚本和各嵌入与重排模型组合的 Hit Rate 与 MRR 数据,读者可以照此在自己的数据上选型。
LlamaIndex 在 UBER 2019-2022 年 SEC 10-K 文件上测试 Anthropic 新推出的 100K token 上下文窗口。由于单份 10-K 约 160k token 仍超出窗口,作者用 list index 切成约 100k token 大块并测试响应合成策略。
推荐理由:作者用 UBER 10-K 实测 Claude 100K 上下文的延迟、成本与回答质量,并给出 tree_summarize 优于 create-and-refine 的可复用结论。
ARC 作为第三方评估方与 Anthropic、OpenAI 等实验室合作,在受控环境中测试前沿模型自主获取资源、逃避人工监督的危险能力。结论是被测的 Claude 和 GPT-4 版本均未能产出可信的完整自主复制计划,执行中易出错、有幻觉、难以在多副本间分派任务,但能部分完成浏览网页、雇佣人类代办、制定长期计划等子任务。
推荐理由:ARC 公布了危险能力评测的动机、方法与结论,读者可以了解模型自主复制能力的评估方式。
Hugging Face 发布 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark),用于衡量文本嵌入模型在多类任务上的表现,排行榜已汇总超过 2000 条结果。
推荐理由:原文给出 56 个数据集、8 类任务、112 种语言的嵌入模型评测结果和模型选择分组,可用于按任务挑合适的嵌入模型。
OpenAI 发布论文《Evaluating large language models trained on code》,主题是在代码上训练的大语言模型的评估。(仅标题可用,正文抓取失败)
OpenAI Five 在周末的决赛中连赢两局击败 Dota 2 世界冠军战队 OG,成为首个战胜电竞世界冠军的 AI,也是 AI 首次在直播比赛中战胜电竞职业选手。此前 OpenAI Five 与 DeepMind 的 AlphaStar 都曾在私下对局中战胜优秀职业选手,但在公开职业比赛中落败。
推荐理由:原文记录了 AI 首次在公开直播比赛中击败电竞世界冠军的节点,并交代了与此前私下对局结果的对比背景。
OpenAI Five 本周在温哥华 The International 2018 上与顶级 Dota 2 选手对战两场皆负,但两局前 20-35 分钟都保持较大获胜机会。
推荐理由:OpenAI 官方复盘 OpenAI Five 在 The International 的两场失利,指出前期 20-35 分钟保持优势这一具体表现。
OpenAI Five 在三局两胜的比赛中战胜由 Blitz、Cap、Fogged、Merlini 和 MoonMeander 组成的队伍,其中四人曾打过职业 Dota。比赛面向现场观众并有 10 万人同时在线观看直播。
推荐理由:原文记录了 OpenAI Five 击败高分段 Dota 战队的比赛结果,可作为 AI 在复杂即时对战场景进展的早期事件参考。