Wybierasz model AI do kodowania? Nie ufaj benchmarkom

Claude Opus rozwiązuje 74% zadań w SWE-bench. Ten sam model w FeatureBench - 11%. 63 punkty różnicy. Jeden model, inne zadania. Przez dwa lata branża patrzyła na rosnące wyniki i widziała dowód, że AI jest bliskie "rozwiązania programowania". W tym odcinku rozkładamy 5 strukturalnych problemów, przez które benchmarki AI regularnie prowadzą na manowce - i dajemy konkretne zasady, jak podejmować lepsze decyzje o modelach i narzędziach do programowania. Pobierz darmowy ebook "Kompletny przewodnik po wyborze modelu i narzędzia do kodowania z AI": https://www.10xdevs.pl/lm2-e-book Dołącz do 3 edycji szkolenia 10xDevs: https://10xdevs.pl Zobacz też:    • ChatGPT Plus: czy warto płacić $24 miesięc...      • ChatGPT Data Analysis - Poradnik niesamowi...      • Od juniora do seniora z ChatGPT: Lepsze de...   0:00 AI rozwiązuje 74% zadań? 0:55 Czym jest benchmark? 2:11 Problem 1: Optymalizacja pod metrykę 2:53 Problem 2: Trafność konstruktu 4:33 Problem 3: Kontaminacja danych 5:46 Problem 4: Trafność ekologiczna 7:15 Problem 5: Redukcjonizm metryczny 8:23 Cykl życia benchmarku 9:01 5 zasad korzystania z benchmarków 9:57 Nasz benchmark: 10xBench 10:23 Darmowy e-book i podsumowanie 💌 Przeprogramowany Newsletter - https://przeprogramowani.pl/newsletter ✅ Zasubskrybuj nasz kanał - http://bit.ly/przeprogramowani-sub 📷 Instagram -   / przeprogramowani   ✍🏻 Marcin na Twitterze -   / mkczarkowski   ✍🏻 Przemek na Twitterze -   / psmyrdek   👉 Poznajmy się - https://forms.gle/wSbq3QXq19L3opQx8