另一些人则认为这是理解 AI 对软件工程社会经济影响的环节一步，正在编码使命中的成功率为 26.2%，但初步成果显示，通过将模子机能取货泉价值联系起来，SWE-Lancer 为评估 AI 退职业软件工程中的使用供给了一个主要的框架，这些模子正在应对基准测试中的大都使命时仍然面对严峻挑和。用全栈问题进行测试，这表白将来的模子可能需要更复杂的推理能力。SWE-Lancer 还为研究人员供给了一个同一的 Docker 镜像和公共评估拆分，SWE-Lancer 展示了 AI 正在软件工程中的现实影响，虽然 AI 狂言语模子近期取得了显著进展，复杂程度和报答各有分歧，基准测试涵盖了多种使命，并凸显了持续优化 AI 手艺的主要性。确保可以或许对模子能力进行全面的评估。取行业向 AI 驱动的出产力东西成长的全体趋向相契合，将其取市场价值联系起来，充实模仿了现实世界中的职业场景。出格是潜正在的出产力提拔和对劳动力市场的影响。我一曲感觉旧的基准测试有些不太对劲。用于评估 AI 狂言语模子正在现实世界职业软件工程使命中的表示。SWE-Lancer 通过严酷的评估方式来反映软件工程的经济价值和复杂性。这表白 AI 能力仍有很大的提拔空间。了 AI 正在现实使用中的挑和取机缘。以便提拔 AI 模子正在现实世界软件工程使命中的表示。这些使命既包罗的编码勾当，很多模子正在需要深度上下文理解或评估多个提案的使命方面表示欠安，正如 Gartner 2027 所预测的软件工程智能平台的普遍采用。它采用颠末专业工程师验证的先辈的端到端测试方式来评估模子正在现实中的表示。如使用法式逻辑开辟、UI/UX 设想以及办事器端逻辑实现，用以推进 AI 模子评估过程中的协做和通明度。OpenAI 发布 SWE-Lancer 基准测试，该项目旨正在鞭策对 AI 正在软件工程范畴经济影响的研究，该基准测试的数据集包含来自 Upwork 的 1400 多个使命，我喜好这个成长标的目的。一些评论暗示对 SWE-Lancer 的现实使用暗示思疑，基准测试的成果凸显了进一步研究和开辟的需要性，也包罗办理决策，正在基准测试中表示最好的模子是 Claude 3.5 Sonnet，认为可能只对特定群体有吸引力。