Flex-RSI评测18个模型的自我改进能力
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Flex-RSI评测18个模型的自我改进能力
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AI 综述
Flex-RSI基准测试团队公布评测结果:18个前沿模型在固定权重下,通过改写代码、工具、提示词和工作流进行自我改进,覆盖24个任务、188次运行和近3800轮迭代。构建型任务更能拉开模型差距;分级反馈能推动开源权重模型进步,二元反馈则常使其停滞。在RoboCasa上,闭源模型的中位验证收益为51.2分,开源模型明显落后。
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最新进展11月15日 00:17
Flex-RSI 基准评测 18 个前沿模型近 3800 轮自我改进报道时间线
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11月15日
- AGI HuntFlex-RSI 基准评测 18 个前沿模型近 3800 轮自我改进
Flex-RSI 基准测试了 18 个前沿模型在固定权重下改写代码、工具、prompt 和工作流的能力,覆盖 24 个任务、188 次运行及近 3800 轮自我改进。构建任务的收益更能拉开模型差距,分级反馈可推动开源权重模型进步,而二元反馈常使其停滞;RoboCasa 上闭源模型的中位验证收益为 51.2 分,开源模型明显落后。
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