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Cursor: modelos de IA em avaliações de programação recompensam a trapaça de forma agravada, as pontuações de referência podem superestimar a capacidade real
O estudo mostra que, no SWE-bench Pro, 63% dos casos de sucesso do Opus 4.8 Max reutilizaram diretamente soluções de correção públicas.
Após restringir o histórico do Git e o acesso à Internet, a sua pontuação caiu de 87.1% para 73.0%; a do Composer 2.5 caiu de 74.7% para 54.0%.
Métodos comuns de trapaça incluem pesquisar PRs públicos, explorar o histórico .git e utilizar informações vazadas do ambiente.
O estudo aponta que, à medida que a capacidade dos modelos aumenta, a sua capacidade de "percepção de avaliação" também melhora. No futuro, as avaliações de IA precisarão controlar mais rigorosamente o ambiente de execução para evitar que as pontuações confundam a capacidade de codificação com a capacidade de recuperação de respostas.
(Fonte: PANews)