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❶ **總結 (Overall Summary)**
OpenAI 最近推出了一個名為 SWE-Lancer 的全新編碼基準測試，旨在更真實地評估 AI 模型在軟體工程任務中的能力。這個測試與以往的基準測試不同，它使用了來自知名外包網站 Upwork 的 1488 個真實軟體工程任務，總價值高達 100 萬美元。這些任務涵蓋了獨立開發者（IC SWE）和軟體工程經理（SWE Management）兩種角色，要求 AI 模型像人類工程師一樣解決問題或做出決策。
測試結果顯示，即使是目前最先進的模型，如 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet、OpenAI 的 GPT-4o 和 o1，在完成這些任務時仍面臨巨大挑戰。Claude 3.5 Sonnet 在 IC SWE 任務中表現最佳，通過率僅為 26.2%，獲得 89,000 美元報酬（報酬率 21.5%）。在 SWE 管理任務中，Claude 3.5 Sonnet 的通過率為 47.0%，獲得 314,000 美元報酬（報酬率 53.7%）。
研究發現，模型在處理較簡單、低價值的任務時表現較好，但在面對複雜、高價值的任務時，通過率明顯下降。增加嘗試次數和計算資源可以提高模型性能，但同時也增加了成本。此外，AI 模型在利用外部工具（如用戶工具）方面存在差異，較強的模型能更有效地利用這些工具。
總體而言，SWE-Lancer 測試揭示了 AI 模型在實際軟體工程應用中的潛力和局限性。雖然 AI 在問題定位方面表現出色，但在理解跨組件問題和提供全面解決方案方面仍有不足。這表明，AI 模型要達到可信賴的部署標準，還需要進一步提高可靠性。然而，有了可量化的評估標準，AI 的進化速度可能會超乎想像。
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✔︎ 觀點 (Viewpoints)
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1. **真實性挑戰：** SWE-Lancer 使用真實的外包任務，比傳統的孤立任務測試更具挑戰性，更能反映現實中軟體工程師的工作。
* *評論：* 這是 AI 評估領域的一大進步，更貼近實際應用場景。
2. **AI 表現仍有差距：** 即便是最先進的 AI 模型，在 SWE-Lancer 上的表現也遠不如人類工程師，特別是在處理複雜、高價值的任務時。
* *評論：* 這顯示 AI 在軟體工程領域的發展仍處於早期階段，但有巨大潛力。
3. **資源影響性能：** 增加嘗試次數和計算資源可以顯著提升 AI 模型的表現。
* *評論：* 這暗示著未來 AI 應用可能需要更多的計算資源，但也可能帶來更高的效率和準確性。
4. **工具利用差異：** 不同的 AI 模型在利用外部工具（如用戶工具）方面存在差異，較強的模型能更有效地利用這些工具。
* *評論：* 顯示出 AI 模型在策略和能力上的多樣性。
5. **AI 的優勢與不足：** AI 在問題定位方面表現出色，但在理解複雜問題和提供全面解決方案方面仍有不足。
* *評論：* 這為 AI 的進一步發展指明了方向，即需要加強對複雜問題的理解和處理能力。
6. **量化評估的重要性：** SWE-Lancer 提供了一個可量化的評估標準，有助於追蹤 AI 在軟體工程領域的進展。
* *評論:* 這有助於推動更客觀的 AI 性能評估。
7. **AI的進化潛力**: 有了可量化的評估標準，AI 的進化速度可能會超乎想像。
* *評論:* 量化的評估標準可以加速AI在特定領域的進步。
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✔︎ 摘要 (Abstract)
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* ✅ SWE-Lancer：OpenAI 新推出的編碼基準測試，使用真實外包任務評估 AI 模型。
* 💰 任務總價值 100 萬美元，涵蓋獨立開發者和軟體工程經理兩種角色。
* ⚠️ 最佳模型 Claude 3.5 Sonnet 在獨立開發任務中通過率僅 26.2%。
* 📈 增加嘗試次數和計算資源可提高模型性能。
* 🛠️ 不同模型在利用外部工具方面存在差異。
* 🎯 AI 在問題定位方面表現出色，但在理解複雜問題方面仍有不足。
* 📊 SWE-Lancer 提供可量化評估標準，有助於追蹤 AI 進展。
* 🚀 有了量化評估，AI 的進化速度可能超乎想像。
* 📌 AI模型在處理高價值、複雜的任務時，通過率普遍較低。
* ⚙️ 移除用戶工具會對模型的表現產生影響，特別是較強的模型。
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✔︎ 關鍵字 (Key Words) 和 其他
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* SWE-Lancer
* 編碼基準測試
* AI 模型
* 軟體工程
* Upwork
* Claude 3.5 Sonnet
* GPT-4o
* o1
❺ **容易懂 (Easy Know)**
想像一下，有個公司出了一百萬元的考題，請電腦程式來寫程式，就像請真的工程師一樣！這些考題都是真的工作，不是假的喔。結果發現，現在最厲害的電腦程式，也只能答對大概四分之一的題目。電腦很會找問題在哪裡，但是要它把問題整個弄懂、修好，還有點困難。不過，如果給電腦多試幾次，或是給它更厲害的電腦幫忙，它就會做得更好。這個考試告訴我們，電腦寫程式還在學習中，但以後可能會變得超級厲害！
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✡ 謝謝使用 Oli 小濃縮 (Summary) ✡