Ini adalah tolok ukur yang dibuat oleh @SentientAGI yang secara objektif mengukur kemampuan sebenarnya dari LLM dan membantu mengidentifikasi kelemahan mereka.
Mengapa tolok ukur ini mengesankan🫣?
→ Ini menggunakan masalah baru yang belum pernah dihadapi oleh model.
→ Ini mengevaluasi tidak hanya hasil akhir tetapi juga proses penalaran dari model AI.
→ Tugas dijalankan di bawah batasan waktu dan memori yang ketat, mensimulasikan kondisi kontes yang sebenarnya.
→ Semua model diuji dalam lingkungan yang identik dan terstandarisasi.
→ Baik tugas maupun model menerima peringkat gaya Elo berdasarkan hasil kinerja nyata.
→ Ini memberikan laporan diagnostik terperinci yang menjelaskan penyebab kesalahan.
→ Tolok ukur ini terus diperbarui dengan masalah baru, menjaga relevansinya dan tantangannya.
Apa sebenarnya yang dilakukan uji tolok ukur🤨?
→ Kemampuan untuk penalaran multi-langkah.
→ Generasi ide-ide orisinal yang tidak ter-template yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah kompleks.
→ Keterampilan menemukan solusi optimal untuk tugas yang diberikan.
→ Pemahaman mendalam tentang logika masalah, bukan hanya menghasilkan respons yang dihafal.
→ Merancang sistem lengkap dan fungsional dari awal hingga akhir.
→ Ketahanan algoritmik terhadap kasus tepi dan masukan adversarial.
→ Pemilihan dan penggunaan struktur data kompetitif serta sintaksis yang tepat.
Fakta menarik 😳
→ LCB-Pro telah secara resmi diterima di NeurIPS, konferensi AI terbesar di dunia, mengonfirmasi kredibilitas ilmiahnya dan pentingnya.
→ Hasil model dan peringkat tersedia untuk umum di
#SentientAGI #Sentient
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Selamat pagi CT !
Mulailah hari Anda dengan panduan yang berguna👇!
Apa itu LiveCodeBench Pro?
Ini adalah tolok ukur yang dibuat oleh @SentientAGI yang secara objektif mengukur kemampuan sebenarnya dari LLM dan membantu mengidentifikasi kelemahan mereka.
Mengapa tolok ukur ini mengesankan🫣?
→ Ini menggunakan masalah baru yang belum pernah dihadapi oleh model.
→ Ini mengevaluasi tidak hanya hasil akhir tetapi juga proses penalaran dari model AI.
→ Tugas dijalankan di bawah batasan waktu dan memori yang ketat, mensimulasikan kondisi kontes yang sebenarnya.
→ Semua model diuji dalam lingkungan yang identik dan terstandarisasi.
→ Baik tugas maupun model menerima peringkat gaya Elo berdasarkan hasil kinerja nyata.
→ Ini memberikan laporan diagnostik terperinci yang menjelaskan penyebab kesalahan.
→ Tolok ukur ini terus diperbarui dengan masalah baru, menjaga relevansinya dan tantangannya.
Apa sebenarnya yang dilakukan uji tolok ukur🤨?
→ Kemampuan untuk penalaran multi-langkah.
→ Generasi ide-ide orisinal yang tidak ter-template yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah kompleks.
→ Keterampilan menemukan solusi optimal untuk tugas yang diberikan.
→ Pemahaman mendalam tentang logika masalah, bukan hanya menghasilkan respons yang dihafal.
→ Merancang sistem lengkap dan fungsional dari awal hingga akhir.
→ Ketahanan algoritmik terhadap kasus tepi dan masukan adversarial.
→ Pemilihan dan penggunaan struktur data kompetitif serta sintaksis yang tepat.
Fakta menarik 😳
→ LCB-Pro telah secara resmi diterima di NeurIPS, konferensi AI terbesar di dunia, mengonfirmasi kredibilitas ilmiahnya dan pentingnya.
→ Hasil model dan peringkat tersedia untuk umum di
#SentientAGI #Sentient