EsoLang-Bench: Evaluating Genuine Reasoning in LLMs via Esoteric Languages

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首先,播放速度由记录的时间戳推导得出,因此回放用户界面很大程度上只是流读取之上的一层薄封装。

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其次,我们使用五种提示策略和两套智能编码系统对五个前沿模型进行了测试。性能最佳的模型整体准确率仅为3.8%,而在等效的Python任务上准确率约为90%。所有模型在高于简单难度的问题上得分均为0%,Whitespace语言在所有测试配置下都未被攻克(准确率0%),并且自我反思机制几乎未带来任何提升。这些结果表明,模型在主流语言基准测试中的表现与其真实的编程能力存在巨大差距,暗示当前大语言模型的代码生成能力远比表面指标所显示的要有限。,详情可参考snipaste截图

来自行业协会的最新调查表明,超过六成的从业者对未来发展持乐观态度,行业信心指数持续走高。

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网友评论

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    这个角度很新颖,之前没想到过。