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讨论总结

原帖询问编码基准测试相关的情况，一些评论针对此提供了Sonnet 3.5在该基准测试中的得分，还有人补充了相关的背景链接。此外，多个评论围绕人工智能展开，涉及GPT不同版本在解读客户需求方面的比较，以及不同模型（如GPT 4.5和03 - mini等）在知识能力方面的比较，也有对特定编码基准测试（如SWE - Lancer）中出现的情况进行解释说明，整体讨论氛围理性且大家积极分享自己的观点和见解。

主要观点

  1. 👍 提供Sonnet 3.5在特定基准测试中的得分作为参考
    • 支持理由：为原帖关于编码基准测试提供直接数据参考
    • 反对声音：无
  2. 🔥 GPT 4.5解读隐含意义的能力优于其他版本
    • 正方观点：在处理客户编写不佳的需求文档时表现更好
    • 反方观点：无
  3. 💡 SWE - Lancer受益于模型的固有知识
    • 解释：在编码基准测试相关情况中，SWE - Lancer具有模型固有知识的优势
  4. 💡 03 - mini更能思考并作出合理猜测
    • 解释：虽然03 - mini模型小、固有知识少，但思考和猜测能力较强
  5. 💡 大型模型擅长理解细节
    • 解释：这一特性可能与SWE - Lancer基准测试崩溃有关

金句与有趣评论

  1. “😂 Just to give you some reference, Sonnet 3.5 scores 36.1% on this benchmark.”
    • 亮点：直接为编码基准测试提供了具体的数据参考。
  2. “🤔 New GPT 4.5 seems to read between the lines better than others.”
    • 亮点：对GPT不同版本在解读能力上进行对比。
  3. “👀 They said SWE - Lancer benefits from the model having more inherent knowledge.”
    • 亮点：阐述了SWE - Lancer在模型知识方面的优势。
  4. “😎 o3 - mini is good at reasoning, but it is a small model that doesn’t accurately "remember" as many APIs and other things (that aren’t provided in the prompt) to the same degree that the larger models do.”
    • 亮点：比较了不同模型在“记忆”方面的差异。
  5. “🤓 I think large models are good at understanding every details.”
    • 亮点：指出大型模型在理解细节方面的特性。

情感分析

总体情感倾向为中性偏积极。大部分评论都是在理性探讨编码基准测试相关的技术问题或者人工智能不同版本和模型的特点，没有明显的负面情绪。主要分歧点可能在于不同模型的优劣比较，例如GPT 4.5和旧版GPT - 4在解读能力方面，不同人有不同的看法。可能的原因是大家使用场景不同，对模型能力的需求和评判标准也有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型在编码基准测试中的表现差异可能会引发后续更多的模型比较和性能优化相关的讨论。
  • 潜在影响：对人工智能领域内的模型研发和优化方向可能会产生影响，也有助于相关从业者更好地选择适合的模型用于不同的任务。

详细内容：

标题：关于编码基准的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于编码基准的帖子引发了广泛关注。该帖子包含一张未能正常显示的图片（链接：https://i.redd.it/uc4k9x64yqle1.jpeg），获得了众多点赞和大量评论。帖子引发的主要讨论围绕着不同版本的 GPT 在编码方面的表现展开。

讨论焦点与观点分析： 有人提到 Sonnet 3.5 在这个基准上的得分是 36.1%。有用户表示 Sam 表现不佳，甚至被形容为“被煮熟”“被油炸”。还有人指出，现实中客户的需求常常表述不清，新的 GPT 4.5 似乎更能理解言外之意，而老版本的 GPT-4 在这方面表现稍逊。比如，有人认为 GPT 4o 在某些方面不如 GPT 4，在处理非标准问题时表现更差。也有人回忆起最初发布的 GPT4 曾被认为是编码天才，但后续更新出现了问题。有人指出最初的 GPT - 4 在编程方面存在不足，比如“# Insert implementation here”这类表述而不是直接编写代码。还有用户分享了自己使用 GPT - 4 编程的经历，如 9 个月前让 GPT - 4 编写 2048 游戏代码，需要手动调试部分计算。有人认为 GPT 4.5 可能是一个更大的模型，理论上具有更广泛和通用的知识库。也有观点认为 o3 - mini 虽小但更善于推理。有人提到在基准测试中使用了所有编程语言。还有关于编码基准与其他数据集的比较和思考。

讨论中的共识在于大家普遍关注不同 GPT 版本在编码任务中的表现和优缺点。特别有见地的观点如对不同模型特点的分析，丰富了对这一话题的探讨。