摘要
OpenAI 对编码评测基准 SWE-Bench Pro 进行详细审计,发现约 30% 的任务存在缺陷。在 731 个任务的公开子集中,前沿模型通过率在八个月内从 23.3% 提升至 80.3%,但数据质量检查显示大量任务存在测试过于严格、提示词描述不足、测试覆盖不全或误导性提示等问题。OpenAI 建议模型开发者仔细审视评测结果,并指出 AI 智能体在规模化数据质量检查中日益增长的实用性。
OpenAI 对编码评测基准 SWE-Bench Pro 进行详细审计,发现约 30% 的任务存在缺陷。在 731 个任务的公开子集中,前沿模型通过率在八个月内从 23.3% 提升至 80.3%,但数据质量检查显示大量任务存在测试过于严格、提示词描述不足、测试覆盖不全或误导性提示等问题。OpenAI 建议模型开发者仔细审视评测结果,并指出 AI 智能体在规模化数据质量检查中日益增长的实用性。