OpenAI发布最新基准评测：Claude表现远超同行，引发热议（狗头）

OpenAI承认Claude是最好的了（狗头）。

刚刚开源的新基准测试PaperBench，6款前沿大模型驱动智能体PK复现AI顶会论文，新版Claude-3.5-Sonnet显著超越o1/r1排名第一。

与去年10月OpenAI考验Agent机器学习代码工程能力MLE-Bnch相比，PaperBench更考验综合能力，不再是只执行单一任务。

具体来说，智能体在评估中需要复刻来自ICML 2024的论文，任务包括理解论文、编写代码和执行实验。

最终成绩如下：

Claude-3.5-Sonnet断崖式领先，第二名o1-high分数只有第一的60%，第三名DeepSeek-R1又只有第二名的一半。

此外GPT-4o超过了推理模型o3-mini-high也算一个亮点。

除了AI之间的PK， OpenAI这次还招募顶尖的机器学习博士对比o1。

虽然最终结论是AI在复现顶会论文上还无法超越人类，但展开时间轴发现，在工作时间1-6小时内Ai的进度还是比人类要快的。

12-24小时阶段AI与人类的进度相当，人类需要工作24-48小时才能超过AI。

有创业者称赞OpenAI这波真的Open了，而且不避讳竞争对手的出色表现，咱们科技圈就需要这种精神。

Agent复现顶会论文

PaperBench选取20篇ICML 2024 Spotlight和Oral论文，要求AI创建代码库并执行实验，复制论文成果，且不能使用原作者代码。

OpenAI与每篇论文的原作者共同制定详细评分标准，总共包含8316个可单独评分的任务。

开卷考试，也就是允许Agent有限联网搜索，把原论文代码库和其他人复现的代码库拉黑名单。

完整评估流程分为3个阶段：

• Agent在ubuntu容器中创建并提交复制论文的代码库。
• 在具有GPU访问权限的新容器中执行代码
• 裁判模型在第三个容器中给复现结果打分

评估时用分级标准打分，按叶节点、父节点逐级评分，主要指标是所有论文的平均复制分数。

评分也是由大模型自动执行，实验发现o3-mini当裁判的性价比最高。

给每篇论文评分花费66美元，比聘请人类专家当裁判要便宜，速度也更快。

运行评估所需的代码和数据、Docker镜像等正在GitHub逐步开源。

One More Thing

在论文的附录中，OpenAI还给出了让AI复现顶会论文的Prompt，有需要的朋友可以学习一下。

BasicAgent System Prompt：

• 强调智能体要完整复制论文，明确最终目标是让运行reproduce.sh能复现论文所有指标
• 指导智能体使用工具逐步完成任务，避免一次性执行过多操作
• 要求智能体充分利用时间优化解决方案，而不是急于提交初步结果

IterativeAgent System/Continue Prompt：

• 强调时间很充裕，要逐步完成任务
• 每一步都提醒智能体使用可用的工具
• 强调代码编写规范

Task Instructions：

• 明确任务、可用资源、提交要求等多方面信息

• 给出代码示例
• 最后再次强调权限、考试时间等，还提醒AI要真的去执行复现，而不只是写一个计划。

就有点像人类准考证上写的考场须知了。

论文地址：

https://openai.com/index/paperbench/

参考链接：

[1]https://x.com/OpenAI/status/1907481494249255193