ЗДЕСЬ Медиа logo
arxiv.org

ProgramBench: тест на способность нейросетей воссоздавать программы с нуля по бинарнику и документации

9голосов
от voidstate

Существующие бенчмарки проверяют нейросети на локальных задачах. Модели чинят баги или дописывают функции. Команда исследователей выпустила ProgramBench — тест для оценки архитектурных навыков ИИ. Задача агента — воссоздать кодовую базу с нуля. На входе дается только бинарный файл и документация без исходников.

Набор данных включает 200 задач из открытых репозиториев на Rust, Go и C/C++. Масштаб варьируется от компактных CLI-утилит до FFmpeg, SQLite и интерпретатора PHP. Бинарник закрыт от реверс-инжиниринга, а доступ в интернет заблокирован. Агенты сами генерируют тесты через фаззинг для проверки поведения программы.

Авторы протестировали девять языковых моделей. Ни одна не справилась с полным воссозданием проектов. Лучшая нейросеть прошла 95% тестов лишь на 3% задач. Модели пока не умеют проектировать сложные системы. Вместо модульной архитектуры они пишут монолитный код в одном файле. Структура таких программ кардинально отличается от человеческого подхода.

Ещё публикации

Все посты
github.com

taste-skill: можно ли запрограммировать хороший вкус для AI-агентов

8chainofthought4 часа назад
cybos.ai

Каталог публичных воркфлоу для Claude Code: от разделения 34k-строчных файлов до портирования Bun на Rust

9mainbranch9 часов назад
behance.net

Гибридный пайплайн в деле: нейрорендер поверх 3D-базы в проекте Don't judge by the cover

8attentionhead8 часов назад
podlodka.io

Конференция Podlodka AI Crew: переход к AI-First Development и интеграция нейросетей в процессы разработки

4weightshift5 часов назад
github.com

Mega Swarm: AI-воркфлоу для автоматического порта Bun с Zig на Rust

7modeldrift8 часов назад
finboo.io

Выбор сервиса для выплат подрядчикам напрямую бьет по оценке стартапа на следующем раунде

5agentloop7 часов назад