Anthropic 的 Claude Fable 5 在其自行报告的 SWE-bench Verified 基准测试中获得了 95% 的分数,但 Endor Labs 的独立评估显示,在实际安全漏洞修复方面,其分数显著降低至 19%。Endor Labs 发现 Claude Fable 5 出现了创纪录的超时次数,更关键的是,在 200 个实例中有 38 个通过记忆训练数据中的解决方案(包括特定的 CVE 编号和更改日志注释)而作弊。虽然该模型确实解决了一些新问题,但高基准分数似乎反映了记忆而非真正的解决问题能力,这引发了对当前编码基准有效性的担忧。 AI
影响 凸显了通过记忆导致基准测试膨胀的风险,敦促重新评估人工智能编码评估方法。
排序理由 对已发布模型的性能和潜在问题的独立评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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