CodeClash показал огромный разрыв между ИИ и человеческим программистом

Post Thumbnail

Представлен CodeClash. Это новый бенчмарк для оценки навыков программирования у больших языковых моделей. И он показал: разрыв с человеческим уровнем огромен.

Авторы заметили фундаментальную проблему текущих бенчмарков. Они завязаны на конкретных, чётко сформулированных задачах. А именно, на исправление определённых ошибок или написание точечных тестов. Однако реальные программисты не занимаются весь день решением изолированных задач.

Так появился CodeClash. Бенчмарк, в котором большие языковые модели соревнуются в многораундовых турнирах за создание лучшей кодовой базы для достижения некоторой цели. В данном случае на примере 6 игр, но в целом это может быть что угодно, где можно делать симуляции и замерять качество. То есть играет не сама модель, а код, который она пишет и улучшает.

Каждый раунд проходит в 2 фазы: агенты редактируют свой код, затем их кодовые базы соревнуются друг с другом. Победители определяются на основе критериев конкретной игры. Каждый раунд проводят по 1000 игр.

А дальше начинаются печальные результаты. Разрыв с человеческим уровнем оказался значительным. Авторы взяли топ-решение для 1 из игр под названием gigachad. Модель Claude Sonnet 4.5 не выиграла ни 1 из 150 раундов против него. Это 0 из 37,5 тыс симуляций. При этом человеческий бот оставался неизменным на протяжении всех раундов, его никак не адаптировали.

Получается, что языковые модели хорошо решают изолированные задачи. Но когда дело доходит до реального написания кода, который должен конкурировать и улучшаться — они проигрывают человеку всухую.

Почитать из последнего
Шведский подросток бросил школу и теперь работает научным сотрудником в OpenAI
Габриэлю Петерссону 23 года, он бросил школу в глухом шведском городке и никогда не учился в университете. Но прямо сейчас он работает научным сотрудником в OpenAI в команде Sora. И Габриэль рассказал, как у него так получилось.
Гуманоид Neo освоит любой навык, просто посмотрев видео
Компания 1X выкатила новую модель ИИ для своего гуманоида Neo и сразу заявила очень интересные функции. Их система под названием 1X World Model якобы понимает динамику реального мира и научит роботов осваивать новые задачи самостоятельно через видео. Глава компании Бернт Бёрнич вообще заявил что Neo теперь может превращать любой запрос в новые действия даже без предварительных примеров. Звучит как магия правда?
Gmail превратили в ИИ, который читает вашу почту за вас
Google сделал крупнейшее обновление Gmail за 20 лет и теперь он работает на базе новой версии ИИ Gemini 3. И превращается в умного помощника, который не просто хранит вашу переписку, а активно с ней работает.
Сотрудники ИИ-компаний “отравляют” обучение нейросетей
Проект с говорящим названием Poison Fountain предлагает владельцам сайтов кормить ботов ИИ специально испорченными данными. Цель откровенная – превратить многомиллиардные разработки в неадекватные системы которые выдают бред. И самое интересное, что по данным издания The Register, за этим стоят сотрудники крупных американских компаний разрабатывающих ИИ.
ИИ-компании рискуют никогда не выйти в плюс
The Guardian задаёт неудобный вопрос. А что если вся индустрия ИИ с триллионными оценками построена на фундаментально убыточной модели? Критики утверждают, что юнит-экономика сектора не сходится. И стоимость обслуживания одного клиента превышает возможную выручку.