LLM всё ещё не могут в сложное программирование 🤖
Тут выкатили новый бенчмарк LiveCodeBench Pro. Он состоит из самых свежих и сложных задач с Codeforces, ICPC и IOI. То есть никакого натаскивания на слитых в сеть решениях. Размечали задачи сами победители и призеры олимпиад.
Итоги печальные: 👉🏻 На сложных задачах все, абсолютно все модели получили 0%. Ноль. 👉🏻 Лучшая модель o4-mini-high набрала рейтинг ~2100. Это не более чем уровень крепкого эксперта. До гроссмейстеров (2700+) — как до Луны.
1️⃣ Где LLM хороши: На задачах, где нужны знания и шаблоны (комбинаторика, ДП, структуры данных). Это их зона комфорта. 2️⃣ А где провал: На задачах, где нужен креатив и "ага!-момент" (теория игр, хитрые случаи, жадные алгоритмы). Тут их рейтинг падает ниже 1500.
У людей ошибки обычно в реализации (опечатка, синтаксис). У моделей — в самой идее. Они часто уверенно генерируют абсолютно неверный алгоритм.
Так что тебя, username, пока не заменят. Но только если у тебя большой рейтинг в задачках 🌝
· 09.07.2025
Заметил, LLM не справляется с кодом на основе PyTorch либо Jax/Flax. Совершает грубые ошибки. Например, не указывает изменение размерности тензоров. Или путает между собой PyTorch и Jax/Flax. Причем подобное наблюдается не только на отечественных LLM, но и на мировых флагманах.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён